dc.contributor.advisor | Platoš, Jan | |
dc.contributor.author | Kadlec, Jiří | |
dc.date.accessioned | 2024-10-08T08:41:15Z | |
dc.date.available | 2024-10-08T08:41:15Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.other | OSD002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/155106 | |
dc.description.abstract | This diploma thesis’s concern is a proposal of state-of-the-art techniques for object recognition, together with a description and a brief explanation of said techniques, implementation of a custom solution for ship recognition based on a chosen technique and its application on a real world problem.
In the first part is a general introduction to the problematic of object and text detection. In the second part there is a detailed description of the chosen technique, which was used for the implementation of the custom solution. Then, in the next part, there is described the way of data processing and its use, which were made available for this project. Last but not least, there is an implementation proposal of the entire data engineering part, both for training and testing phases, together with implementation itself. And finally, in conclusion, a use of a chosen model on the prepared data, together with an objective evaluation and precision, effectivity and applicability
appraisal for real world use. | en |
dc.description.abstract | Tato diplomová práce se zabývá přednesením dosavadně nejlepších technik pro rozpoznávání objektů společně s jejich popisy a stručným výkladem, implementací vlastního řešení pro rozpoznávání lodí dle vybrané techniky a její aplikace na reálný případ. V první části práce je uvedena obecná problematika týkající se detekce objektů a textu. V druhé části je uveden detailní popis vybrané
techniky, jež je použita k vlastní implementaci řešení. Poté je v následující části uveden způsob zpracování a použití dat, jež byly pro tento projekt zpřístupněny. V neposlední řadě je vylíčen implementační návrh datového zpracování jak pro trénovací, tak i testovací část včetně implementace
samotné. Závěrem je poté použití vybraného modelu na zpracovaných datech společně s jejich objektivním hodnocením a posouzením přesnosti, efektivity a použitelnosti v reálném případě. | cs |
dc.format.extent | 3070400 bytes | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | en | |
dc.publisher | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | boat detection | en |
dc.subject | object detection | en |
dc.subject | neural network | en |
dc.subject | detection | en |
dc.subject | harbor | en |
dc.subject | deep learning | en |
dc.subject | machine learning | en |
dc.subject | automatization | en |
dc.subject | data processing | en |
dc.subject | analysis | en |
dc.subject | yolo | en |
dc.subject | ocr | en |
dc.subject | easyocr | en |
dc.subject | multiprocessing | en |
dc.subject | gpu | en |
dc.subject | acceleration | en |
dc.subject | rozpoznávání lodí | cs |
dc.subject | detekce objektů | cs |
dc.subject | neuronová síť | cs |
dc.subject | detekce | cs |
dc.subject | přístav | cs |
dc.subject | hluboké učení | cs |
dc.subject | strojové učení | cs |
dc.subject | automatizace | cs |
dc.subject | zpracování dat | cs |
dc.subject | analýza | cs |
dc.title | Ship detection and identification in video sequences | en |
dc.title.alternative | Detekce a identifikace lodí ve video sekvencích | cs |
dc.type | Diplomová práce | cs |
dc.contributor.referee | Révay, Lukáš | |
dc.date.accepted | 2024-06-05 | |
dc.thesis.degree-name | Ing. | |
dc.thesis.degree-level | Magisterský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.department | 460 - Katedra informatiky | cs |
dc.thesis.degree-program | Informatika | cs |
dc.description.result | velmi dobře | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | |
dc.identifier.thesis | KAD0163_FEI_N0613A140034_2024 | |
dc.rights.access | openAccess | |