| Form of studies |
Professional Master |
| Title of the study programm |
Computerised Control of Electrical Technologies |
| Title in original language |
Objektu atpazīšanas algoritmu salīdzinājums reāllaika videonovērošanas sistēmās industriālajā vidē |
| Title in English |
Comparison of Object Detection Algorithms in Real-Time Video Surveillance Systems for Industrial Environments |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Armands Šenfelds |
| Reviewer |
Mihails Gorobecs |
| Abstract |
Darba mērķis ir izpētīt un salīdzināt dažādus objektu atpazīšanas algoritmus, kas
izmantojami reāllaika videonovērošanas sistēmās industriālajā vidē, novērtējot to
precizitāti, ātrdarbību un resursu patēriņu.
Maģistra darbā tika veikta objektu atpazīšanas algoritmu izpēte un analīze. Tika
apmācīti četri objektu atpazīšanas algoritmi: YOLO11s, Faster R-CNN MobileNetV3
Large 320 FPN, SSDlite320 MobileNetV3, EfficientDet-D0 EfficientNet-B0. Veikta
visu algoritmu testēšana uz video plūsmas. Pēc apmācības un video plūsmas analīzes
tika secināts, ka labāko kompromisu starp precizitāti, ātrdarbību un resursu patēriņu
sasniedza algoritms YOLO11s. Gala rezultātā veikta reāllaika YOLO11s algoritma
testēšana, izmantojot dažādus tehniskos līdzekļus.
Maģistra darbā ir 65 lappuses, 34 attēli, 1 tabula, 42 informācijas avoti un 7
pielikumi. |
| Keywords |
DATORREDZE, OBJEKTU ATPAZĪŠANA, VIDEONOVĒROŠANA |
| Keywords in English |
COMPUTER VISION, OBJECT RECOGNITION, VIDEO SURVEILLANCE |
| Language |
lv |
| Year |
2026 |
| Date and time of uploading |
19.05.2026 17:02:26 |
