| Form of studies |
Professional Bachelor |
| Title of the study programm |
Transport Electronics and Telematics |
| Title in original language |
Ielu apgaismojuma vadības sistēmu uzlabošana, izmantojot datorredzi |
| Title in English |
Improvement of street lighting control systems using Computer Vision |
| Department |
Telemātikas un transporta elektronisko sistēmu katedra |
| Scientific advisor |
Elans Grabs |
| Reviewer |
Ernests Pētersons |
| Abstract |
Mūsdienās ar vien aktuālāks kļūst jautājums par energoefektivitātes uzlabošanu teju ikvienā saimniecības jomā. Ielu apgaismojums ir nepieciešams ikvienā pasaules pilsētā un bez tā nav iespējams iztikt. LED tehnoloģijas pielietošana ielu apgaismojuma sistēmās ir pirmais, taču ne pēdējais solis energoefektivitātes uzlabošanā. Pēdējos gados apgaismojuma sistēmās tiek pielietoti kustību sensori, kas sniedz iespēju samazināt apgaismojuma līmeni, kad gaismekļa darbības zonā nenotiek kustība (automašīnu, cilvēku utt.), taču šo sensoru darbības attālums un precizitāte ir ļoti ierobežota, tāpēc to izmantošana nav tik populārā. Viena no aktuālākajām pētnieku idejām ir datorredzes pielietojums parasto kustību sensoru vietā, jo tā teorētiski sniedz gan daudz lielāku darbības attālumu, gan iespēju noteikt, kādi objekti veic kustību.
Šis darbs aptver teorētisko informāciju par plaši izmantotajām apgaismojuma sistēmu arhitektūrām (un kāda veida automatizācija tajās ir iespējama), visbiežāk izmantotajiem kustību sensoriem (to veidi, darbības principi, vājās vietas), digitālo apgaismojuma sistēmu komunikācijas protokolu DALI un tā infrastruktūru, kā arī datorredzes un YOLOv5 algoritma galvenajiem darbības principiem.
Darba projekta daļā tika veiktas YOLOv5 algoritmu apmācīšanas ar unikālu datu kopu, tika izveidots testa gaismeklis ar industriālu kustību (PIR) sensoru, veikts eksperiments lauka apstākļos (iegūti rezultāti kustību sensoram) un veikta iegūto video materiālu apstrāde ar apmācītajiem YOLOv5 algoritmiem. Oriģinālajiem video materiāliem tika piemērotas arī korekcijas un iegūti rezultāti ar mazāk idealizētiem video materiāliem. Darba noslēgumā tika sniegta autora konceptuālā ideja apgaismojuma sistēmu datorredzes kontrolierim.
Iegūtie rezultāti parādīja, ka apmācītie YOLOv5s un YOLOv5m algoritmi spēja noteikt objektus un to kustību vairākas reizes lielākā attālumā, nekā izveidotā testa gaismekļa kustību sensors. Datorredzes algoritmi sniedza līdzīgu rezultātu arī ar koriģētajiem video materiāliem. Tika secināts, ka datorredzes ieviešana apgaismojuma kontroles sistēmās sniegtu gan objektu kustības noteikšanu daudz lielākā attālumā, gan dotu iespēju individuāli reaģēt uz dažādu objektu veidu kustību.
Darba kopējais apjoms ir 95 lpp. teksts (ieskaitot pielikumus), 67 attēli, 15 tabulas, 8 formulas, 2 pielikumi un 26 literatūras avoti. |
| Keywords |
datorredze, AI, neironu tīkli, LED, apgaismojums, gaismeklis, vadība, sensori |
| Keywords in English |
computer vision, AI, neural networks, LED, lighting, luminaire, control, sensors |
| Language |
lv |
| Year |
2022 |
| Date and time of uploading |
30.05.2022 17:10:37 |
