Táto práca popisuje v súčastnosti široko používané architektúry a modely pre Hlboké Učenie, riešiace úlohu detekcie a klasifikácie objektov vo videu. Dôraz tu bude kladený na ich použiteľnosť na vstavaných zariadeniach. Postupne preberieme kroky a odvôvodňovanie pri výbere najlepšieho vstavaného systému pre našu aplikáciu. Ukážková aplikáci pozostáva hlavne z detekcie vozidiel a detekcie voľných parkovacích miest s využitím algoritmov Hlbokého Učenia. Táto aplikácia umožňuje monitorovať počet vozidiel, nachádzajúcich sa na parkovisku a zároveň rozhodnúť, či sa nachádzajú na prakovacom mieste alebo nie. Následne tu budú prebrané kroky nutné ku konfigurácii zariadenia s dôrazom na optimalizáciu hardvéru pre dosiahnutie čo najväčšej rýchlosti. V ďaľšej časti bude poskytnuté porovnanie vybraných modelov, ktoré budú porovnávané hlavne v kategóriách ako rýchlosť alebo F1 skóre. Najlepší kandidát bude použitý na riešenie našej aplikácie a následné testovanie jej vlastností s názvom Inteligentné parkovisko.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:nusl.cz/oai:invenio.nusl.cz:400703 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Hadzima, Jaroslav |
| Contributors | Boštík, Ondřej, Horák, Karel |
| Publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií |
| Source Sets | Czech ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Unknown |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Page generated in 0.002 seconds