| Form of studies |
Professional Master |
| Title of the study programm |
Smart Electronic Systems |
| Title in original language |
"Datorredze caurspīdīgo priekšmetu detektēšanai" |
| Title in English |
"Computer Vision for the Detection of Transparent Objects" |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Roberts Kadiķis |
| Reviewer |
Mihails Pudžs |
| Abstract |
Darbā ir apskatītas metodes caurspīdīgo objektu detektēšanai un klasifikācijai 2D un 3D digitālajā datorvidē. Par parauga etalonu tiek lietots necaurspīdīgs objekts. Salīdzinot caurspīdīgā objekta rezultātus ar necaurspīdīgā objekta rezultātiem, ir atrasti problemātiskie aspekti caurspīdīgā objekta detektēšanā. Ļoti lielu popularitāti mūsdienās ir ieguvis mākslīgais intelekts objektu atpazīšanā, piemēram, dažādas neironu tīklu struktūras. Darbā ir apskatītas mūsdienu populārākās objektu atpazīšanas arhitektūras – YOLO, SSD, RNN u.c. - un to atšķirības. Darba 3D objektu detektēšanas daļā apskatīti parastie algoritmi, ar kuru palīdzību iespējams atpazīt objektus, neizmantojot mākslīgo intelektu. Apskatītie projekti, kas ir mērķēti uz objektu atpazīšanu, bieži vien satur jau uztrenētu arhitektūru, kas ir balstīta uz COCO datubāzes. COCO datubāze satur dažāda veida ikdienišķo objektu attēlus, tajā skaitā arī caurspīdīgos objektus. Apmācot dažādas arhitektūras ar COCO datubāzes piemēriem, iespējams efektīvi salīdzināt šīs arhitektūras – to detektēšanas ātrumu un precizitāti. Atpazīšanas arhitektūru apmācība no nulles, izmantojot personīgos attēlus, ir nākamais solis, lai pārbaudītu, cik lielu precizitāti ir iespējams iegūt apmācības gaitā. Šis solis arī ir paveikts. Nobeigumā ir izvirzīta optimālākā arhitektū¬ra caurspīdīgo objektu atpazīšanai.
Darba kopējais apjoms ir 75 lappuses, tas satur darba galvenajā daļā 76 attēlus un arī 66 attēlus pielikumā, ir apkopotas 38 atsauces, 9 formulas un 2 pielikumi. |
| Keywords |
Mākslīgais intelekts, Neironu tīkli, objektu detektēšana, caurspīdīgie objekti |
| Keywords in English |
Artificial intelligence, Neural networks, object detection, transparent objects |
| Language |
lv |
| Year |
2022 |
| Date and time of uploading |
31.05.2022 15:58:42 |
