prikaz prve stranice dokumenta Upotreba dubokog učenja za klasifikaciju tehničkih dokumenat
  Preuzmi
PDF 3.88 MB
diplomski rad
Upotreba dubokog učenja za klasifikaciju tehničkih dokumenat
2025. urn:nbn:hr:200:354014
Kokanović, Karlo
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za komunikacije
Katedra za elektroniku i mikroelektroniku

Citirajte ovaj rad

Kokanović, K. (2025). Upotreba dubokog učenja za klasifikaciju tehničkih dokumenat (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:354014

Kokanović, Karlo. "Upotreba dubokog učenja za klasifikaciju tehničkih dokumenat." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2025. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:354014

Kokanović, Karlo. "Upotreba dubokog učenja za klasifikaciju tehničkih dokumenat." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2025. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:354014

Kokanović, K. (2025). 'Upotreba dubokog učenja za klasifikaciju tehničkih dokumenat', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 26.02.2025., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:354014

Kokanović K. Upotreba dubokog učenja za klasifikaciju tehničkih dokumenat [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2025 [pristupljeno 26.02.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:354014

K. Kokanović, "Upotreba dubokog učenja za klasifikaciju tehničkih dokumenat", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2025. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:354014

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:354014
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovUpotreba dubokog učenja za klasifikaciju tehničkih dokumenat
Naslov (engleski)Technical document classification using deep learning
AutorKarlo Kokanović
MentorMarijan Herceg (mentor)
Član povjerenstvaMarijan Herceg (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMario Vranješ (član povjerenstva)
Član povjerenstvaJosip Job (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za komunikacije)
(Katedra za elektroniku i mikroelektroniku)
Osijek
Datum i država obrane2025-02-21, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Telekomunikacije i informatika
Sažetak
U sklopu ovog rada razvijen je model duboke neuronske mreže za klasifikaciju tehničke dokumentacije. Tehnička dokumentacija, za čiju je klasifikaciju model razvijen, se odnosi na dokumente odjeljka elektricitet unutar IPC kategorizacije. Za potrebe treniranja najprije je prikupljena baza podataka od 6000 unikatnih dokumenata iz šest različitih klasa unutar elektriciteta (H01, H02, H03, H04, H05 i H10). Podatci unutar svakog dokumenta izvlačeni su putem tesseract algoritma, pri čemu su izdvojeni i tekstualni i slikovni elementi. Od tekstualnog dijela korišteni su naslov dokumenta i njegov sažetak, a za slikovni dio korištena je shema koja se nalazi na prvoj stranici dokumenta. Te su informacije predobrađene kako bi odgovarale formatu konačnog modela. Budući da se slike unutar dokumenata razlikuju, korišten je model YOLOV5 za klasifikaciju slika na elektroničke sheme ili dijagrame tijeka. Ako je neka slika elektronička shema, na nju je primijenjen VGG19 model za rukovanje i izvlačenje relevantnih značajki. Ako je pak slika dijagram tijeka, izvlači se tekstualni sadržaj tog dijagrama i predobrađuje. Za klasifikaciju dokumenata korišten je model graf neuronskih mreža GraphSAGE. Konačni model duboke neuronske mreže postigao je značajne rezultate prilikom procesa treniranja, validacije i testiranja. Pokazano je da model ima konzistentnu predikciju uz minimalna odstupanja metrika klasifikacije te da može pravilno rukovati značajkama unutar tehničke dokumentacije.
Sažetak (engleski)
As part of this work, a deep neural network model was developed for the classification of technical documentation. For classification of technical documentation, a model was developed that refers to documents of the electricity section within the IPC categorization. For training purposes, a database of 6000 unique documents from six different classes within electricity (H01, H02, H03, H04, H05 and H10) was first collected. Data within each document was extracted using the tesseract algorithm, where both textual and image elements were extracted. The document title and its summary were used from the textual part, and the diagram located on the first page of the document was used for the image part. This information is pre-processed to match the format of the final model. Since the images within the documents differ, the YOLOV5 model was used to classify the images into electronic diagrams or flowcharts. If an image is an electronic schematic, the VGG19 model is applied to it to handle and extract relevant features. If the image is a flowchart, the textual content of that flowchart is extracted and preprocessed. The GraphSAGE neural network graph model was used for document classification. The final deep neural network model achieved significant results during the training, validation and testing process. The model was shown to have consistent prediction with minimal deviations in classification metrics and to be able to correctly handle features within technical documentation.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:354014
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (univ. mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2025-02-26 12:14:19