Detekce čárových kódů v obraze
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cílem této práce je zhodnocení současných metod detekce čárových kódů v obraze, otestování několika vybraných metod a následné navržení a implementace vylepšení některé z těchto metod. V této práci byla otestována Scharrova metoda detekce, detektor knihovny OpenCV a neuronová síť YOLOv5. Samotné vylepšení bylo provedeno kombinací neuronové sítě YOLOv5 a detektoru čárových kódů knihovny OpenCV. Podařilo se dosáhnout zlepšení average precision při prahu 0.5 o 3.42% oproti metodě YOLOv5 a 38.38% oproti detektoru čárových kódů knihovny OpenCV.
The aim of this work is to evaluate the current methods of barcode detection in images, test several selected methods and then design and implement improvements to some of these methods. In this work, the Scharr detection method, the OpenCV library detector and the YOLOv5 neural network were tested. The enhancement itself was performed by combining the YOLOv5 neural network and the OpenCV library barcode detector. The combined method was able to achieve an improvement in average precision at a threshold of 0.5 of 3.42% over the YOLOv5 method and 38.38% over the OpenCV library barcode detector.
The aim of this work is to evaluate the current methods of barcode detection in images, test several selected methods and then design and implement improvements to some of these methods. In this work, the Scharr detection method, the OpenCV library detector and the YOLOv5 neural network were tested. The enhancement itself was performed by combining the YOLOv5 neural network and the OpenCV library barcode detector. The combined method was able to achieve an improvement in average precision at a threshold of 0.5 of 3.42% over the YOLOv5 method and 38.38% over the OpenCV library barcode detector.
Description
Citation
VAŠÍČEK, V. Detekce čárových kódů v obraze [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda)
doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D. (člen)
Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-16
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázku oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení