Rozpoznávání objektů v obrazu na platformě NVidia Jetson Nano

Schwob, Michal

Rozpoznávání objektů v obrazu na platformě NVidia Jetson Nano

dc.contributor.advisor	Dobrý Jiří, Ing.
dc.contributor.author	Schwob, Michal
dc.contributor.referee	Nykl Michal, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted	2021-6-15
dc.date.accessioned	2021-06-25T12:33:21Z
dc.date.available	2020-10-5
dc.date.available	2021-06-25T12:33:21Z
dc.date.issued	2021
dc.date.submitted	2021-5-6
dc.description.abstract	Tato bakalářská práce se zabývá vytvořením programu pro robota Matyldu. Program zpracovává obraz z kamery nebo videa a detekuje osoby a objekty. Na základě výsledků detekce sestaví textový dialog. Vše je vykonáváno přímo na mikrokontroléru NVIDIA Jetson Nano, který je základem robota Matyldy. Práce se skládá ze čtyř částí. První popisuje teoretické základy zpracování obrazu, strojového učení a neuronových sítí. Teoretické základy jsou následně využity k řešení úlohy detekce objektů a osob v obrazu. Druhá část popisuje mikropočítač NVIDIA Jetson Nano a možnosti aplikací detekce objektů a osob v obrazu pro tento hardware. Třetí část práce popisuje návrh celého programu a jeho implementaci. Poslední část se zabývá testováním programu, při kterém bylo vypočteno F-score rovno 0,908 a rychlost běhu programu určena přibližně na pět zpracovaných snímků za vteřinu.	cs
dc.description.abstract-translated	This bachelor thesis focuses on the program creation for the robot Matylda. The program processes images from a camera or a video and detects persons and objects. Based on the detection outcomes the program compiles a text dialogue. Every step is executed on a microcontroller NVIDIA Jetson Nano, which is the main part of the robot Matylda. The thesis is composed of four parts. The first part describes the theoretical foundations of image processing, machine learning and artificial neural networks. Based on these foundations the task of object and person detection in image is solved. The second part describes microcontroller NVIDIA Jetson Nano and possibilities of image recognition applications for this hardware. The third part describes the design of the program and its implementation. The last part focuses on testing the application. The result of the testing is an F-score equal to 0,908 and the performance calculated is approximately five images processed per second.	en
dc.description.result	Obhájeno	cs
dc.format	58 s.	cs
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier	86469
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11025/44230
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Západočeská univerzita v Plzni	cs
dc.rights	Plný text práce je přístupný bez omezení.	cs
dc.rights.access	openAccess	en
dc.subject	detekce objektů	cs
dc.subject	rozpoznávání osob	cs
dc.subject	robot	cs
dc.subject	mikrokontroler	cs
dc.subject	embedded hardware	cs
dc.subject	neuronové sítě	cs
dc.subject	zpracování obrazu	cs
dc.subject.translated	object detection	en
dc.subject.translated	people recognition	en
dc.subject.translated	artificial neural networks	en
dc.subject.translated	image processing	en
dc.subject.translated	robot	en
dc.subject.translated	embedded hardware	en
dc.subject.translated	machine learning	en
dc.subject.translated	artificial intelligence	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	Inženýrská informatika	cs
dc.title	Rozpoznávání objektů v obrazu na platformě NVidia Jetson Nano	cs
dc.title.alternative	Object recognition in the image on NVidia Jetson Nano platform	en
dc.type	bakalářská práce	cs
local.relation.IS	https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=86469