| Abstract |
Latvijas ceļu infrastruktūra ikdienā, it īpaši pārejā no un uz ziemas sezonu, saskaras ar vareniem izaicinājumiem. Savukārt, datorredzes jomā pēdējos gadu desmitos ir iezīmējušās vairākas inovatīvas pieejas. Bakalaura darbā "Uz datorredzi balstīti ceļu infrastruktūras kvalitātes pārraudzības risinājumi" ieteikta sistēma, kas pielietotu datorredzi daļas no izaicinājumiem asistēšanai. Tās pielietošana iespējami samazinās izmaksas un tāpēc vairos labsajūtu ikvienam Latvijas ceļu lietotājam. Bakalaura darbs sarakstīts uz 69 lapaspusēm, tajā ir pielikumi. (Tang J, 2021)
Objektivitātes maksimizēšanas nolūkā maskētā veidā tika apzināti šī brīža resursu iespēju apmēri kādā no Latvijas Republikas pašvaldībām. Balstoties uz iegūtajiem rezultātiem, tika izvirzītas svērtas resursu kopas prioritātes. Ievērojot prioritātes, bakalaura darbā iezīmēts projektējums sistēmai. No kuplās datorredzes algoritmu saimes tika izvēlēti neironu tīkli kā plašāku mērķauditoriju iespējami piesaistoši pretstatā pārējiem algoritmiem. Tika apmācīti vairāku arhitektoniski atšķirīgu neironu tīklu pārstāvji (mobilenet, transformers u.c.) uz no OpenImages redzamajām ceļazīmēm atlasītas apakškopas sajauktas ar pašfotogrāfētu un pašmarķētu Latvijas ceļa zīmju kopu, kura tika konvertēta tādā formātā, kāds katram ahitektūras tipam bija nepieciešams, kā arī lietojuma skata ilustrācijā uz pašfotogrāfētu un pašmarķētu Latvijas ceļa bedru attēlu kopu. Datu kopas tika sadalītas attiecībās 70:30 apmācības pret testa apakškopa, jo specifisku validācijas kopu, kuru savulaik pielietoja apmācības hiperparametru stūrēšanai nesenākos satvaros neizdala. Pēc neironu tīklu apmācīšanas tika novērtēti to ātrdarbības rezultāti Android telefonos ar grafikas kartes paātrinājumu un bez tās, pielietojot Kotlin funkciju android.os.SystemClock.uptimeMillis, kā arī uz datoriem ar grafikas kartes paātrinājumu un bez tā, attiecīgi pielietojot Python funkciju time.time_ns.
Pirmo hipotēzi neizdevās apstiprināt, jo uz Android 8.1 telefona atpazīšanas laikus neizdevās iegūt zemākus par 4 sekundēm uz kadru (attēlu) ar izmēģinātajiem tīkliem, tajā skaitā kā neitrālo atskaites punktu ņemot references grupas pārstāvi - industrijas līdera komerciāli apmācīto un optimizēto neironu tīklu, kas atpazīst, cita starpā, arī ceļazīmes, turpretī uz Android 11 telefona ar Mali grafikas procesoru izdevās iegūt atpazīšanas ātrumu zem sekundes piektdaļas.
Tādējādi, pietiekami modernus telefonus iespējams pielietot uz datorredzi balstītā infrastruktūras problēmu risināšanas asistēšanā. |
