Detekce čáry pro autonomní vozidlo

Kyliš, Matouš

Detekce čáry pro autonomní vozidlo

dc.contributor.advisor	Šmídl Luboš, Ing. Ph.D.	cs
dc.contributor.author	Kyliš, Matouš	cs
dc.contributor.referee	Neduchal Petr, Ing. Ph.D.	cs
dc.date.accepted	2025-08-27
dc.date.accessioned	2026-02-21T21:55:48Z
dc.date.available	2024-04-30
dc.date.available	2026-02-21T21:55:48Z
dc.date.issued	2025-08-11
dc.date.submitted	2025-08-11
dc.description.abstract	Tato bakalářská práce prozkoumává problematiku počítačového vidění a zaměřuje se na detekci čáry na zařízeních s omezeným výpočetním výkonem. Pro tento úkol používá Racer AI Kit. Jedná se o 4 kolové vozítko s kamerou a deskou Jetson Nano,embedded výpočetní deskou od NVidia, obsahující Maxwell GPU a Quad-core ARM Cortex-A57 procesor. Oproti klasickým embedded zařízením tudíž poskytuje vý- razně vyšší výpočetní výkon, ale i tak je stále třeba brát ohled na jeho limitace. V práci jsou porovnány, pro Jetson Nano výchozí, Resnet18 model s jinými, převážně CNN, modely. Cílem bylo vytvořit modely, které by byly výrazně jednodušší pro zpracování na zařízeních s omezeným výkonem a zároveň poskytovaly srovnatelné výsledky.	cs
dc.description.abstract-translated	This thesis explores the area of computer vision and line detection using devices with limited computational power. As a tagret device for this task was used Racer AI Kit, 4-wheel robot equipped with camera and Jetson Nano embedded board made by Nvidia with Maxwell GPU a Quad-core ARM Cortex-A57 processor. In comparison with other embdedded devices, this one is much more powerful but still has its limits. This thesis compared Resnet18 model, which is default model for Jetson Nano, with other models, mostly CNN ones. Main goal was to create a model that would be much more computationally friendly for embdedded devices while still maintaining simillary results	en
dc.description.department	Katedra kybernetiky	cs
dc.description.result	Obhájeno	cs
dc.format	33 s
dc.identifier	102142
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11025/67050
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Západočeská univerzita v Plzni	cs
dc.rights	Plný text práce je přístupný bez omezení	cs
dc.rights.access	openAccess	cs
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cs
dc.subject	sledování čáry	cs
dc.subject	Jetson Nano	cs
dc.subject	počítačové vidění	cs
dc.subject	neuronové sítě	cs
dc.subject.translated	convolutional neural networks	en
dc.subject.translated	line following	en
dc.subject.translated	Jetson Nano	en
dc.subject.translated	computer vision	en
dc.subject.translated	neural networks	en
dc.thesis.degree-grantor	Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd	cs
dc.thesis.degree-level	Bakalářský	cs
dc.thesis.degree-name	Bc.	cs
dc.thesis.degree-program	Kybernetika a řídicí technika	cs
dc.title	Detekce čáry pro autonomní vozidlo	cs
dc.title.alternative	Line detection for an autonomous vehicle	en
dc.type	bakalářská práce	cs
local.files.count	7	*
local.files.size	828562797	*
local.has.files	yes	*
local.relation.IS	https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=102142