Model Design Research Plan for Warehouse Barcode Image Recognition in Smart Systems
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41110%2F23%3A96461" target="_blank" >RIV/60460709:41110/23:96461 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-53549-9_5" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-53549-9_5</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-53549-9_5" target="_blank" >10.1007/978-3-031-53549-9_5</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Model Design Research Plan for Warehouse Barcode Image Recognition in Smart Systems
Popis výsledku v původním jazyce
This article presents a comprehensive plan for creating a research model of a neu-ral network for barcode recognition in a warehouse environment. The introduced new methodology enables the development of an efficient model with high accu-racy for barcode recognition and decoding. In the proposed methodology, we consider current approaches and present a research plan focusing on convolution-al neural networks and the Roboflow tool. The new methodology has been divid-ed into several steps, including data collection, dataset compilation, selection of a suitable neural network model, network training, validation, and optimization, and finally, testing the model on a test dataset.
Název v anglickém jazyce
Model Design Research Plan for Warehouse Barcode Image Recognition in Smart Systems
Popis výsledku anglicky
This article presents a comprehensive plan for creating a research model of a neu-ral network for barcode recognition in a warehouse environment. The introduced new methodology enables the development of an efficient model with high accu-racy for barcode recognition and decoding. In the proposed methodology, we consider current approaches and present a research plan focusing on convolution-al neural networks and the Roboflow tool. The new methodology has been divid-ed into several steps, including data collection, dataset compilation, selection of a suitable neural network model, network training, validation, and optimization, and finally, testing the model on a test dataset.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/QK23020058" target="_blank" >QK23020058: Precizní zemědělství a digitalizace v ČR</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Software Engineering Methods in Systems and Network Systems. CoMeSySo 2023. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 909.
ISBN
978-3-031-53549-9
ISSN
2367-3370
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
51-57
Název nakladatele
Springer International Publishing
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Online
Datum konání akce
1. 1. 2023
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—