|
|
|
|
| LEADER |
02753na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2018 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid6093
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Balun, Matej
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Klasifikacija slika primjenom dubokog učenja na ugradbenom računalu :
|b završni rad /
|c Matej Balun ; [mentor Tomislav Hrkać].
|
| 246 |
1 |
|
|a Classification of Images Using Deep Learning on an Embedded Computer
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b M. Balun,
|c 2018.
|
| 300 |
|
|
|a 34 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b preddiplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 41, datum predaje: 2018-06-15, datum završetka: 2018-07-13
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: U ovom je radu obrad̄ena problematika prepoznavanja registarskih tablica automo-
bila primjenom dubokog učenja na ugradbenom računalu. Objašnjeni su alati korišteni
u radu, temeljni principi strojnog i dubokog učenja, struktura standardnih unaprijednih
i konvolucijskih neuronskih mreža, kao i proces učenja istih. Prikazana je arhitektura
sustava kao Python desktop aplikacije, organizacija izvornog koda, primijenjeni obli-
kovni obrasci, način korištenja funkcionalnosti sustava i sl. Prikazan je i objašnjen
skup podataka korišten za učenje modela. Objašnjeno je korištenje sustava na ugrad-
benom računalu Raspberry Pi te je zaključena svrha uporabe ugradbenih računala u
dubokom učenju i klasifikaciji svakodnevnih objekata u računalnom vidu.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: In this paper the issue of car plate recognition using deep learning on an embed-
ded computer is dealt with. Tools used in the making of this paper, ground principles
of machine and deep learning, architecture of standard feedforward and convolutional
neural networks, as well as the training process, are explained. The architecture of this
system as the Python desktop application, organization of the source code, applicated
design patterns, usage of system functionalities etc. are displayed. Data set used for
training is shown and explained, as is the usage of this system on the embedded com-
puter Raspberry Pi. The purpose of using embedded computers in deep learning and
classification of everyday objects in regards of computer vision is concluded.
|
| 653 |
|
1 |
|a Duboko učenje, Strojno učenje, Ugradbena računala, Konvolucijske neuronske mreže, Python, Klasifikacija, Računalni vid, Registracijske tablice
|
| 653 |
|
1 |
|a Deep learning, Machine learning, Embedded computers, Convolutional neural networks, Python, Classification, Computer vision, License plates
|
| 700 |
1 |
|
|a Hrkać, Tomislav
|4 ths
|
| 942 |
|
|
|c Z
|
| 999 |
|
|
|c 48315
|d 48315
|