prikaz prve stranice dokumenta Primjena modela dubokog učenja za prepoznavanje teksta u minskim zapisnicima
  Preuzmi
PDF 2.56 MB
diplomski rad
Primjena modela dubokog učenja za prepoznavanje teksta u minskim zapisnicima
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:612152
Krmpotić, Klara
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Krmpotić, K. (2024). Primjena modela dubokog učenja za prepoznavanje teksta u minskim zapisnicima (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:612152

Krmpotić, Klara. "Primjena modela dubokog učenja za prepoznavanje teksta u minskim zapisnicima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:612152

Krmpotić, Klara. "Primjena modela dubokog učenja za prepoznavanje teksta u minskim zapisnicima." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:612152

Krmpotić, K. (2024). 'Primjena modela dubokog učenja za prepoznavanje teksta u minskim zapisnicima', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 24.03.2025., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:612152

Krmpotić K. Primjena modela dubokog učenja za prepoznavanje teksta u minskim zapisnicima [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 24.03.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:612152

K. Krmpotić, "Primjena modela dubokog učenja za prepoznavanje teksta u minskim zapisnicima", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:612152

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:612152
Podaci o radu
NaslovPrimjena modela dubokog učenja za prepoznavanje teksta u minskim zapisnicima
Naslov (engleski)Application of deep learning models for text recognition in mine records
AutorKlara Krmpotić
MentorMarko Horvat (mentor)
Član povjerenstvaMarko Horvat (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaGordan Gledec (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBoris Vrdoljak (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-09-09, Hrvatska
Sažetak
Humanitarno razminiranje je proces uklanjanja minsko-eksplozivnih prepreka iz poslijeratnih područja. Prikupljanje informacija i podataka u njima se zapisuje u strukturno definirane zapisnike koji su rukom ispunjavani. Razvojem područja računalnog vida, omogućilo se da se te zapisnike digitalizira i učiniti ih dostupnima u digitalnom formatu, time se postiže brža obrade i analize tih podataka. U ovome radu s namjerom da se pročita tekst s minskih zapisnika. To se postiglo treniranjem modela za... Više detekciju objekata, YOLO modela, koji je postavio okvire oko teksta na zapisniku te se zatim pomoću OCR pročitao napisani tekst. Model je treniran više puta, koristeći različite veličine ulaznih slika, da se mogu usporediti rezultati. Koristeći određene mjere pouzdanosti, provjerilo se jesu li dobiveni rezultate dobri predstavnici skupa podataka. Također su navedena i moguća poboljšanja koja se u budućim istraživanjima mogu primijeniti. Sakrij dio sažetka
Sažetak (engleski)
Humanitarian demining is the process of detecting and removing mine-explosive devices from post-war areas. Gathered information and data is recorded in structurally defined records that are filled in by hand. With the development of the field of computer vision, it was possible to digitize these records and make them available in a digital format, thereby achieving faster processing and analysis of data gathered. Purpose of this thesis is to read the text from these mine records. This was... Više achieved by training an object detection model, the YOLO model, which placed bounding boxes around the text on the log and then read the written text using OCR. The model was trained multiple times, using different sizes of input images, to compare the results. Using certain reliability measures, it was checked whether the obtained results were good representatives of the data set. Possible improvements that can be applied in future research are also discussed. Sakrij dio sažetka
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:612152
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-10-12 21:13:35
accessibility

closePristupačnostrefresh

Ako želite spremiti trajne postavke, kliknite Spremi, ako ne - vaše će se postavke poništiti kad zatvorite preglednik.