Počítání objektů ve videosekvencích
| dc.contributor.advisor | Gaura, Jan | |
| dc.contributor.author | Kvita, Jindřich | |
| dc.contributor.referee | Fusek, Radovan | |
| dc.date.accepted | 2020-08-19 | |
| dc.date.accessioned | 2020-10-02T09:27:39Z | |
| dc.date.available | 2020-10-02T09:27:39Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | Tato práce pojednává o detekci vozů ve videosekvenci. Úkolem je pomocí strojového učení detekovat a spočítat počet projíždějících vozů. Tomuto kroku předcházelo srovnání dostupných algoritmů. Následovalo seznámení s frameworky zabývajícími se touto tématikou a následný výběr optimálního frameworku pro danou problematiku a hardware. V další kapitole bylo představeno mé řešení a navrhnuty další úpravy, které by bylo možno učinit pro další vylepšení běhu programu. | cs |
| dc.description.abstract | This thesis deals with the detection of cars in a video sequence. The task is to use machine learning to detect and calculate the number of passing cars. This step was preceded by a comparison of available algorithms. Following was an introduction to the frameworks dealing with said topic and the subsequent selection of the optimal framework for the issue and hardware. In the next chapter a solution is introduced and further adjustments are suggested which could be made to further improve the running of the program. | en |
| dc.description.department | 460 - Katedra informatiky | cs |
| dc.description.result | dobře | cs |
| dc.format.extent | 7706290 bytes | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.other | OSD002 | |
| dc.identifier.sender | S2724 | |
| dc.identifier.thesis | KVI0029_FEI_B2647_2612R025_2020 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/142038 | |
| dc.language.iso | cs | |
| dc.publisher | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava | cs |
| dc.rights.access | openAccess | |
| dc.subject | strojové učení | cs |
| dc.subject | detekce objektů | cs |
| dc.subject | YOLO | cs |
| dc.subject | Darknet | cs |
| dc.subject | Hluboké neuronové sítě | cs |
| dc.subject | PyTorch | cs |
| dc.subject | TensorFlow | cs |
| dc.subject | Python | cs |
| dc.subject | Machine learning | en |
| dc.subject | object detection | en |
| dc.subject | YOLO | en |
| dc.subject | Darknet | en |
| dc.subject | Deep neural network | en |
| dc.subject | PyTorch | en |
| dc.subject | TensorFlow | en |
| dc.subject | Python | en |
| dc.thesis.degree-branch | Informatika a výpočetní technika | cs |
| dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
| dc.thesis.degree-level | Bakalářský studijní program | cs |
| dc.thesis.degree-name | Bc. | |
| dc.thesis.degree-program | Informační a komunikační technologie | cs |
| dc.title | Počítání objektů ve videosekvencích | cs |
| dc.title.alternative | Counting Object in Videos | en |
| dc.type | Bakalářská práce | cs |
Files
Original bundle
1 - 4 out of 4 results
Loading...
- Name:
- KVI0029_FEI_B2647_2612R025_2020.pdf
- Size:
- 7.35 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Text práce
Loading...
- Name:
- KVI0029_FEI_B2647_2612R025_2020_priloha.zip
- Size:
- 7.3 MB
- Format:
- Unknown data format
- Description:
- Příloha
Loading...
- Name:
- KVI0029_FEI_B2647_2612R025_2020_posudek_vedouci_Gaura_Jan.pdf
- Size:
- 54.27 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek vedoucího – Gaura, Jan
Loading...
- Name:
- KVI0029_FEI_B2647_2612R025_2020_posudek_oponent_Fusek_Radovan.pdf
- Size:
- 57.66 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek oponenta – Fusek, Radovan