Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: Mobilnost sestavlja pomemben del našega življenja, zato je nujno da je varna in zanesljiva. S pojavom naprednih tehnologij, kot so samovozeči avtomobili in droni, se pojavljajo določena vprašanja, ki se nanašajo na integracijo teh izdelkov v vsakdanje življenje in vpliva nanj. Uvodoma je prikazan tehnološki razvoj naprav, povezanih na omrežje in spremembe evropskega regulatornega okvirja v zvezi s tem. Nadalje sledi nekaj praktičnih primerov uporabe dronov in avtonomnih vozil. Magistrsko delo preučuje te tehnološke izdelke in storitve v luči prava EU glede na že veljavne primarne in sekundarne akte, kjer takšnih konkretnih predpisov še ni, pa si pomagamo s pomočjo splošnih načel in ostalih nezavezujočih aktov, ki so že bili sprejeti. Eden ključnih predpisov, ki je usmerjen na informacijsko varnost, je Splošna uredba o varstvu podatkov (t.i. GDPR), kar se izraža že v širši definiciji samega podatka v primerjavi s prejšnjo ureditvijo. Pomembna je predvsem zaradi velikega toka informacij v elektronski obliki. V zvezi s pravicami državljanov EU imamo še veliko drugih relevantnih predpisov na tem področju, kot je Direktiva v zvezi z odgovornostjo za proizvode z napako in Direktiva o elektronskem poslovanju. Kljub visokemu nivoju pravne regulacije zaščite državljanov Unije, se pojavljajo vprašanja, ali so trenutni pravni predpisi zadostni glede na prihod avtonomnih naprav. Podan je tudi pregled relevatnih aktov in predlogov v zvezi z umetno inteligenco in možnostmi za zaščito uporabnikov izdelkov, ki temeljijo na avtonomnosti. Prihodnost tehnologije je vsekakor tako zanimiva kot nepredvidljiva, kar pomeni da je še toliko bolj pomembna dosledna ureditev pravnih razmerjij med tehnološkimi giganti, potrošniki in drugimi pristojnimi institucijami. Pomemben vidik je tudi pravna poenotenost držav članic zaradi skupnega evropskega trga. V primeru prevelikih pravnih razlik bi lahko prišlo do zlorab in zaobhajanja pravnih predpisov, kar bi samo po sebi izničilo njihov temeljni namen.
Ključne besede: informacijska tehnologija, avtonomna vozila, droni, varstvo podatkov, elektronsko poslovanje, internetna nevtralnost, spletna varnost, GDPR, pravice državljanov EU
Objavljeno v DKUM: 16.12.2020; Ogledov: 1240; Prenosov: 238
Celotno besedilo (2,48 MB)

Opis: Background and purpose: We explore the problem of License Plate Recognition (LPR) to highlight a number of algorithms that can be used in image analysis problems. In management support systems using image object recognition, the intelligence resides in the statistical algorithms that can be used in various LPR steps. We describe a number of solutions, from the initial thresholding step to localization and recognition of image elements. The objective of this paper is to present a number of probabilistic approaches in LPR steps, then combine these approaches together in one system. Most LPR approaches used deterministic models that are sensitive to many uncontrolled issues like illumination, distance of vehicles from camera, processing noise etc. The essence of our approaches resides in the statistical algorithms that can accurately localize and recognize license plate. Design/Methodology/Approach: We introduce simple and inexpensive methods to solve relatively important problems, using probabilistic approaches. In these approaches, we describe a number of statistical solutions, from the initial thresholding step to localization and recognition of image elements. In the localization step, we use frequency plate signals from the images which we analyze through the Discrete Fourier Transform. Also, a probabilistic model is adopted in the recognition of plate characters. Finally, we show how to combine results from bilingual license plates like Saudi Arabia plates. Results: The algorithms provide the effectiveness for an ever-prevalent form of vehicles, building and properties management. The result shows the advantage of using the probabilistic approached in all LPR steps. The averaged classification rates when using local dataset reached 79.13%. Conclusion: An improvement of recognition rate can be achieved when there are two source of information especially of license plates that have two independent texts.
Ključne besede: image analysis, probabilistic modeling, signal processing, license plate recognition
Objavljeno v DKUM: 28.11.2017; Ogledov: 1501; Prenosov: 367
Celotno besedilo (1,01 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...