<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Odčitavanje prikazovalnikov merilnih inštrumentov z računalniškim vidom in metodami strojnega učenja</dc:title><dc:creator>Bertoncelj,	Anže	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Perš,	Janez	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>analogni merilni instrumenti</dc:subject><dc:subject>strojni vid</dc:subject><dc:subject>nevronska omrežja</dc:subject><dc:description>Problem odčitavanja vrednosti analognih instrumentov z uporabo metod računalniškega vida je star problem, ki je bil že rešen z mnogimi različnimi pristopi. Zaradi zahteve podjetja po ponovni implementaciji starega algoritma, sta se nam pojavili dve vprašanji: Kako bi lahko problem rešili z uporabo najsodobnejših pristopov in kako dobro se ti novi pristopi primerjajo z obstoječimi starimi pristopi. 
V tej diplomski nalogi so predlagane tri metode, kjer vsaka poizkuša problem rešiti na svojevrsten način. Prva metoda je le ponovna implementacija in temelji na podlagi starih metod. Drugi dve metodi pa uporabljata umetno inteligenco in temeljita na nevronskih omrežjih VGG-16 in Mask R-CNN. V nalogi poleg opisov metod, te tudi implementiramo in med seboj primerjamo.</dc:description><dc:date>2021</dc:date><dc:date>2022-04-25 08:45:05</dc:date><dc:type>Magistrsko delo</dc:type><dc:identifier>136327</dc:identifier><dc:identifier>VisID: 29221</dc:identifier><dc:identifier>COBISS_ID: 107176195</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
