## Raport z wykonania części indywidualnej projektu
## Kijowski Michał

### Omówienie projektu

Projekt polega na dodaniu automatycznej identyfikacji paczek przychodzących do magazynu, na podstawie ich zdjęcia. Do wykonania projektu wykorzystałem uczenie sieci neuronowych (yolov3). Po otrzymaniu pliku graficznego przedstawiającego paczkę, program szuka na niej piktogramów aby zidentyfikować tę paczkę.

Wyróżniamy:

| Identyfikacja | Wyszukiwane piktogramy |
| -------- | -------- |
| Kruche | ![](https://git.wmi.amu.edu.pl/s444399/AI/raw/master/demo/fragile.png) |
| -------- | -------- |
| Niebezpieczne | ![](https://git.wmi.amu.edu.pl/s444399/AI/raw/master/demo/electrical.png) ![](https://git.wmi.amu.edu.pl/s444399/AI/raw/master/demo/biohazard.png) |
| -------- | -------- |
| Radioaktywne | ![](https://git.wmi.amu.edu.pl/s444399/AI/raw/master/demo/radioactive.png) |
| -------- | -------- |
| Łatwopalne | ![](https://git.wmi.amu.edu.pl/s444399/AI/raw/master/demo/flammable.png) |

Jeśli nie znajdziemy żadnego z piktogramów, paczka jest klasyfikowana jako zwykła.

### Uczenie modelu

### Integracja projektu

### Implementacja projektu