prikaz prve stranice dokumenta Automatsko vizualno očitavanje brojila pomoću dubokog učenja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Automatsko vizualno očitavanje brojila pomoću dubokog učenja
2018. urn:nbn:hr:168:900561
Koščević, Karlo
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Koščević, K. (2018). Automatsko vizualno očitavanje brojila pomoću dubokog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:900561

Koščević, Karlo. "Automatsko vizualno očitavanje brojila pomoću dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:900561

Koščević, Karlo. "Automatsko vizualno očitavanje brojila pomoću dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:900561

Koščević, K. (2018). 'Automatsko vizualno očitavanje brojila pomoću dubokog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 13.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:900561

Koščević K. Automatsko vizualno očitavanje brojila pomoću dubokog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2018 [pristupljeno 13.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:900561

K. Koščević, "Automatsko vizualno očitavanje brojila pomoću dubokog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:900561

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:900561
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovAutomatsko vizualno očitavanje brojila pomoću dubokog učenja
Naslov (engleski)Automatic Visual Reading of Meters Using Deep Learning
AutorKarlo Koščević
MentorMarko Subašić (mentor)
Član povjerenstvaMarko Subašić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSven Lončarić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Petković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2018-07-13, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom radu dan je pristup očitanja komunalnih brojila uporabom algoritma dubokog učenja. Pri tome je kao početna točka korišten algoritam Faster R-CNN te je njegova funkcionalnost modificirana kako bi se ostvarilo što preciznije očitanje. Za rješavanje ovog problema bilo je potrebno prikupiti bazu slika i organizirati označeni skup podataka za učenje, a zbog povećanja skupa podataka provedena je i dodatna augmentacija. Tako je u ovom radu dan i opis augmentacijskih tehnika, ali i modifikacija za automatsko augmentiranje označenog skupa podataka. Za svaki dio metode za očitanje komunalnih brojila pa tako i cijelu metodu provedeni su eksperimenti koji pokazuju uspješnost razvijenog sustava.
Sažetak (engleski)
These thesis presents an novel approach to the problem of reading of residential meters using deep learning algorithms. As a starting point Faster R-CNN method was used and, to acquire more precise readings, it's functionality was modified. As there were no databases for this kind of task, one had to be collected and properly annotated. This thesis also provide a brief introduction to methods for image augmentation and a technique to augment annotated image dataset. For each module of presented method as well as the whole method as one unit some experiments were conducted to show the successfulness of the system.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:900561
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2019-03-13 21:46:02