Sustav za detekciju i identifikaciju većeg broja proizvoda putem QR-kôda

diplomski rad

• Naslov (engleski): System for detection and identification of multiple products via QR code
• Autor: Marin Rašić
• Mentor: Daniel Hofman (mentor)
• Član povjerenstva: Daniel Hofman (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Josip Knezović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Igor Čavrak (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-02-28, Hrvatska

Sažetak

Detekcija objekata je jedan od najznačajnijih problema područja računalnog vida. Moderni modeli detekcije objekata temelje se na dubokom učenju i neuronskim mrežama. Područje detekcije objekata se susreće s mnogim problemima, a jedan od njih je detekcija u stvarnom vremenu većeg broja objekata. QR kodovi su široko rasprostranjeni način kodiranja informacije. U sklopu ovog rada stvoren je program koji koristi YOLO model detekcije objekata za ostvarenje paralelne detekcije više objekata s QR kodovima u stvarnom vremenu.

Sažetak (engleski)

Object detection is one the most significant problems in the field of computer vision. Modern object detection models are based on deep learning and neural networks. The field of object detection faces many problems, one of which is real-time detection of a large number of objects. QR codes are a widespread way of encoding information. As part of this paper, a program was created that uses YOLO object detection model to achieve parallel detection of multiple objects with QR codes in real time.

• Ključne riječi: detekcija objekata; konvolucijske neuronske mreže; YOLO model; QR kod
• Ključne riječi (engleski): object detection; convolutional neural networks; YOLO model; QR code
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:873018
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-03-28 07:53:08