izpis_h1_title_alt

Sistem za razpoznavo igralnih kart na osnovi globokega učenja
ID Čampelj, Matej (Avtor), ID Vrabič, Rok (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (40,35 MB)
MD5: 56BAF8DF474CCEAC49ECAA43231AD814

Izvleček
Osrednji problem avtomatizacije namiznih iger s kartami je prepoznavanje kart, ki je kompleksna operacija in potrebuje veliko učno množico. Zaradi izboljšav GPU računalnikov lahko te izdelujemo sintetično z uporabo knjižnic, kot je OpenCV. Osredotočili smo se na prepoznavnje kart igre Tarok z namenom avtomatizacije štetja točk po partiji. Napisali smo program, ki prepoznava poljubno število kart preko kamere, shranjuje njihova imena, sešteva njihove točke in preverja bonuse. Uporabili smo detekcijski algoritem YOLO, naučen na umetni množici. Njegova natančnost je bila preverjena in izboljšana s pomočjo realnih slik.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:globoko učenje, slikovni sistemi, prepoznavanje objektov, Tarok, YOLO, OpenCV
Vrsta gradiva:Zaključna naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Kraj izida:Ljubljana
Založnik:[M. Čampelj]
Leto izida:2022
Št. strani:Vii, 23 f.
PID:20.500.12556/RUL-140070 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004.932:004.85(043.2)
COBISS.SI-ID:133565699 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:10.09.2022
Število ogledov:755
Število prenosov:191
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Deep learning-based playing card recognition system
Izvleček:
The main problem of the automation of board games with cards is card recognition, which is a complex operation and needs a large learning dataset. Due to improvements in computer GPUs, these can be generated synthetically using libraries, such as OpenCV. We focused on the recognition of the cards of the Tarock card game with the aim of automating the counting of points after the game. We wrote a program that recognizes any number of cards through the camera, stores their names, adds up their points and checks for bonuses. We used the YOLO detection algorithm, which has been trained on an artificial dataset. Its accuracy has been checked and improved upon using real pictures.

Ključne besede:deep learning, imaging systems, object recognition, Tarock, YOLO, OpenCV

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj