Systém pro efektivní rozšiřování databází určených k detekci objektů v obraze

Abstract

Tato práce se zabývá systémem pro efektivní rozšiřování databází určených k detekci objektů v obraze. V teoretické části jsou popsány problematiky automatické detekce objektů, dále jsou porovnány modely využívající konvoluční neuronové sítě, a také důkladně rozebrány požadavky na databáze určené pro automatickou detekci objektů. V praktické části je navržen systém umožňující rozšíření databáze pro detekci vozidel s kompletní uživatelskou příručkou.

This thesis deals with a system for the efficient expansion of databases intended for object detection in images. The theoretical part describes the issues of automatic object detection, compares models based on convolutional neural networks, and thoroughly analyses the requirements for databases designed for automatic object detection. In the practical part, a system is proposed that enables the efficient extension of a database for vehicle detection, accompanied by a complete user manual.