| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Electronics and Mobile Communication |
| Title in original language |
"Objektu sekošana daudzkameru vidē" |
| Title in English |
: Object Tracking from Multiple Video Cameras Based on Deep Learning" |
| Department |
Institute of Microwave Engineering and Electronics |
| Scientific advisor |
Kaspars Sudars |
| Reviewer |
doc. Māris Tērauds, RTU, ETF |
| Abstract |
Bakalaura darba tēma ir “Sekošana objektiem daudzkameru vidē”. Darbs
izstrādāts Elektronikas un datorzinātņu institūtā, Kaspara Sudara vadībā. Darba tēma
tika uzdota Valsts Pētījumu Programmas projekta Nr.4. „Tehnoloģijas drošai un
uzticamai gudrajai pilsētai” ietvaros, ar mērķi attīstīt video analīzes algoritmus un
metodes video drošībai pilsētās.
Teorētiskajā daļā tika pētīts pašlaik esošās bilžu apstrādes metodes, kā arī
progresīvākās video apstrādes metodes. Kā risinājums tika izvirzīts mākslīgā intelekta
virziens - neironu tīkli ar dziļo apmācību (deep learning) .
Tika veikti eksperimenti ar bilžu apstrādi, izmantojot programmēšanas valodu
python un C++ uz servera ar grafisko karšu atbalstu un mazā datora “Raspberry Pi”.
Iegūtie dati bija krietni sliktāki nekā plānoju, jo apstrāde vēl nav sasniegusi
reāllaika datu plūsmas apstrādes ātrumu, bet progress šajā jomā ir ļoti straujš.
Darbā: 52 lapaspuses, 28 attēli, 2 tabulas, 2 pielikumi, 43 literatūras avoti. |
| Keywords |
Objektu sekošana video neironu tīkli dziļā apmācība |
| Keywords in English |
Object tracking video neural networks deep learning YOLO Tenzorflow |
| Language |
lv |
| Year |
2017 |
| Date and time of uploading |
08.06.2017 10:52:17 |
