Práce se zabývá tvorbou ucelené aplikace na rozpoznávání proměnného dopravního značení z videosouboru pomocí technik zpracování obrazu a využití umělých neuronových sítí. Popisuje použité metody zpracování obrazu s využitím knihovny Emgu CV a knihovny pro práci s mapovými daty GMaps.NET. Cílem této práce byl týmový vývoj aplikace schopné detekovat a identifikovat dopravní značení s nutností implementace navrhnutých algoritmů detekce kandidátů na dopravní značku a navrhnuté umělé neuronové sítě do prostředí C#.
Anotace v angličtině
The work deals with creating an integrated application for recognition of variable traffic signs from video files using image processing techniques and the use of artificial neural networks. Describes the methods used image processing using the library Emgu CV and libraries for working with map data GMaps.NET. The aim of this work was to team development application capable of detecting and identifying traffic signs with implementation of proposed candidate's detection algorithms for traffic signs and suggested artificial neural networks to C #.
Klíčová slova
zpracování obrazu, umělé neuronové sítě, Emgu CV, GMaps.NET, dopravní značka
Práce se zabývá tvorbou ucelené aplikace na rozpoznávání proměnného dopravního značení z videosouboru pomocí technik zpracování obrazu a využití umělých neuronových sítí. Popisuje použité metody zpracování obrazu s využitím knihovny Emgu CV a knihovny pro práci s mapovými daty GMaps.NET. Cílem této práce byl týmový vývoj aplikace schopné detekovat a identifikovat dopravní značení s nutností implementace navrhnutých algoritmů detekce kandidátů na dopravní značku a navrhnuté umělé neuronové sítě do prostředí C#.
Anotace v angličtině
The work deals with creating an integrated application for recognition of variable traffic signs from video files using image processing techniques and the use of artificial neural networks. Describes the methods used image processing using the library Emgu CV and libraries for working with map data GMaps.NET. The aim of this work was to team development application capable of detecting and identifying traffic signs with implementation of proposed candidate's detection algorithms for traffic signs and suggested artificial neural networks to C #.
Klíčová slova
zpracování obrazu, umělé neuronové sítě, Emgu CV, GMaps.NET, dopravní značka
Seznamte se s oblastí zpracování obrazu a připravenou množinou dopravních značek.
Seznamte se s oblastí neuronových sítí a připravenou vhodnou neuronovou sítí k jejich rozpoznávání.
Vyberte vhodné prostředí pro simulaci dopravních situací.
Zpracujte vhodné scénáře pro jednotlivé typy dopravních situací.
Vytvořte aplikaci, která bude reagovat v dopravních situacích a upozorňovat na příslušné změny v dopravním značení.
Zásady pro vypracování
Seznamte se s oblastí zpracování obrazu a připravenou množinou dopravních značek.
Seznamte se s oblastí neuronových sítí a připravenou vhodnou neuronovou sítí k jejich rozpoznávání.
Vyberte vhodné prostředí pro simulaci dopravních situací.
Zpracujte vhodné scénáře pro jednotlivé typy dopravních situací.
Vytvořte aplikaci, která bude reagovat v dopravních situacích a upozorňovat na příslušné změny v dopravním značení.
Seznam doporučené literatury
ZELINKA, Ivan. Umělá inteligence I. Volume 1. Zlín: Vutium, Brno, 1998, 126 p. ISBN 80-214-1163-5.
RAHMAN, Atiqur. Computer vision and action recognition: a guide for image processing and computer vision community for action understanding. Amsterdam: Atlantis Press, c2011, xxi, 211 s. ISBN 9789491216206.
BOSE N.K., LIANG P.: Neural Network Fundamentals with Graphs, Algorithms, and Applications, McGraw-Hill Series in Electrical and Computer Engineering, 1996, ISBN 0-07-006618-3.
FREEMAN J. A.: Simulating Neural Networks with Mathematica, Adison-Weslez Publishing Company, 1994, ISBN 0-201-56629-X.
NOVÁK M., FABER J., KUFUDAKI O.: Neuronové sítě a informační systémy živých organismů, Grada, 1993, ISBN 80-58424-95-9.
The Mathematica Book, manuál softwaru Mathematica.
SELLS, Chris. C a Winforms: programování formulářů windows. Vyd. 1. Brno: Zoner Press, 2005, 648 s. ISBN 80-868-1525-0.
TROELSEN, Andrew. C a .NET 2.0 profesionálně. Vyd. 1. Brno: Zoner Press, 2006. ISBN 80-868-1542-0.
Seznam doporučené literatury
ZELINKA, Ivan. Umělá inteligence I. Volume 1. Zlín: Vutium, Brno, 1998, 126 p. ISBN 80-214-1163-5.
RAHMAN, Atiqur. Computer vision and action recognition: a guide for image processing and computer vision community for action understanding. Amsterdam: Atlantis Press, c2011, xxi, 211 s. ISBN 9789491216206.
BOSE N.K., LIANG P.: Neural Network Fundamentals with Graphs, Algorithms, and Applications, McGraw-Hill Series in Electrical and Computer Engineering, 1996, ISBN 0-07-006618-3.
FREEMAN J. A.: Simulating Neural Networks with Mathematica, Adison-Weslez Publishing Company, 1994, ISBN 0-201-56629-X.
NOVÁK M., FABER J., KUFUDAKI O.: Neuronové sítě a informační systémy živých organismů, Grada, 1993, ISBN 80-58424-95-9.
The Mathematica Book, manuál softwaru Mathematica.
SELLS, Chris. C a Winforms: programování formulářů windows. Vyd. 1. Brno: Zoner Press, 2005, 648 s. ISBN 80-868-1525-0.
TROELSEN, Andrew. C a .NET 2.0 profesionálně. Vyd. 1. Brno: Zoner Press, 2006. ISBN 80-868-1542-0.
Přílohy volně vložené
CD-ROM
Přílohy vázané v práci
-
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Student seznámil komisi s obsahem a výsledky své diplomové práce v krátké prezentaci. Po přečtení posudků vedoucího a oponenta práce následovala diskuze, ve které byly položeny následující dotazy:
doc. Volná (oponent): Týmový diplomový projekt je velice zajímavý experiment. Mohl byste subjektivně zhodnotit, jaké byly výhody a nevýhody této spolupráce.
doc. Volná (oponent): Testovali jste i jiné typy neuronových sítí?
dr. Šilhavý Radek: Implementoval jste Váš algoritmus v C#?
Student zodpověděl všechny dotazy.