prikaz prve stranice dokumenta Neuronska mreža za prepoznavanje automobilskih oznaka
  Preuzmi
PDF 4.33 MB
diplomski rad
Neuronska mreža za prepoznavanje automobilskih oznaka
2024. urn:nbn:hr:137:723724
Kuveždić, Domagoj
Sveučilište Jurja Dobrile u Puli
Fakultet informatike u Puli

Citirajte ovaj rad

Kuveždić, D. (2024). Neuronska mreža za prepoznavanje automobilskih oznaka (Diplomski rad). Pula: Sveučilište Jurja Dobrile u Puli. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:137:723724

Kuveždić, Domagoj. "Neuronska mreža za prepoznavanje automobilskih oznaka." Diplomski rad, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:137:723724

Kuveždić, Domagoj. "Neuronska mreža za prepoznavanje automobilskih oznaka." Diplomski rad, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:137:723724

Kuveždić, D. (2024). 'Neuronska mreža za prepoznavanje automobilskih oznaka', Diplomski rad, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, citirano: 03.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:137:723724

Kuveždić D. Neuronska mreža za prepoznavanje automobilskih oznaka [Diplomski rad]. Pula: Sveučilište Jurja Dobrile u Puli; 2024 [pristupljeno 03.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:137:723724

D. Kuveždić, "Neuronska mreža za prepoznavanje automobilskih oznaka", Diplomski rad, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, Pula, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:137:723724

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:137:723724
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovNeuronska mreža za prepoznavanje automobilskih oznaka
Naslov (engleski)Neural network for car brand recognition
AutorDomagoj Kuveždić
MentorNicoletta Saulig (mentor)
MentorŽeljka Tomasović (komentor)
Član povjerenstvaGoran Oreški (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaNicoletta Saulig (član povjerenstva)
Član povjerenstvaŽeljka Tomasović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaSiniša Miličić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Jurja Dobrile u Puli
(Fakultet informatike u Puli)
Pula
Datum i država obrane2024-09-30, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Informacijske i komunikacijske znanosti
Informacijski sustavi i informatologija
Sažetak
Diplomski rad pod nazivom "Neuronska mreža za prepoznavanje automobilskih oznaka" istražuje primjenu dubokih neuronskih mreža za prepoznavanje oznaka automobila, uključujući proizvođača i model vozila. U radu je razvijen i implementiran model konvolucijske neuronske mreže za klasifikaciju automobila na temelju slika, korištenjem tehnika dubokog učenja. Glavni ciljevi rada su istraživanje mogućnosti neuronskih mreža u prepoznavanju automobilskih oznaka te poboljšanje performansi sustava za prepoznavanje kroz augmentaciju podataka, optimizaciju arhitekture modela i evaluaciju različitih metoda dubokog učenja, uključujući transfer learning. Model je testiran na skupu slika s različitim uvjetima osvjetljenja i orijentacijama automobila. Postignuti rezultati uspoređeni su s različitim metodama, poput ResNet152V2, VGG16 i Xception. Rad analizira utjecaj različitih arhitektura neuronskih mreža na performanse prepoznavanja te predlaže poboljšanja modela kako bi se smanjila pretreniranost i povećala točnost na testnim podacima.
Sažetak (engleski)
The thesis titled "Neural Network for Car Label Recognition" explores the application of deep neural networks for recognizing car brands, including the manufacturer and vehicle model. The study developed and implemented a convolutional neural network (CNN) model for car classification based on images, utilizing deep learning techniques. The main objectives of the thesis are to investigate the potential of neural networks in car label recognition and to enhance the performance of the recognition system through data augmentation, model architecture optimization, and evaluation of various deep learning methods, including transfer learning. The model was tested on a dataset of images captured under different lighting conditions and car orientations. The achieved results were compared with different methods such as ResNet152V2, VGG16, and Xception. The thesis analyzes the impact of different neural network architectures on recognition performance and proposes model improvements to reduce overfitting and increase accuracy on test data.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:137:723724
Studijski programNaziv: Informatika; smjerovi: Informatika i Nastavni smjer informatike, Informatika, Nastavni smjer informatike
Smjer: Informatika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: MAGISTAR/MAGISTRA INFORMATIKE - MAG.INF. (mag. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-10-15 15:03:32