| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Information Technology |
| Title in original language |
Datorredzes modeļa izstrāde aizsegtu vai aizaugušu ceļa zīmju identificēšanai |
| Title in English |
Development of a Computer Vsion Model of Obscured or Overgrown Road Signs Detection |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Krišjānis Pinka |
| Reviewer |
Evelīna Budiloviča |
| Abstract |
Ceļa zīmju savlaicīga uzturēšana ir būtisks satiksmes drošības nosacījums, tomēr dabas apstākļi un fiziski bojājumi var novest pie nepilnvērtīgas zīmju nolasīšanas. Manuāla zīmju pārbaude nevar nodrošināt operatīvu defektu novēršanu, tādēļ ir nepieciešams pielietot mūsdienīgas tehnoloģijas, kā dziļās mašinmācīšanās algoritmus un datoredzi, lai šo procesu automatizētu un uzlabotu.
Darba mērķis ir apmācīt datorredzes modeli, kas spēj atpazīt ceļā zīmju daļēju aizsegumu attēlos, nodrošinot stabilu darbību dažādos vides apstākļos. Mērķa sasniegšanai tika veikta esošo datorredzes metožu un aizsegtu objektu atpazīšanas pieeju analīze, izveidota datu kopa, kas satur 1162 attēlus ar aizsegtām un neaizsegtām ceļa zīmēm. Kā arī, tika apmācīti un novērtēti divi dziļās mašīnmācīšanās modeļi, kas ir YOLO26 un RF-DETR, kur katram modelim tika veiktas četras treniņu iterācijas, mainot hiperparametru konfigurāciju.
Tika iegūts modelis ar 90,2% kopējo mAP50 un 85,8% mAP50 aizsegtu objektu identificēšanā. Modelis aizsegtu objektu klasē uzrādīja 89,5% precizitāti, 73,5% atpazīstamību un 54,8% mAP50-95
Darbs sastāv no 58 lapaspusēm, 8 attēliem, 10 tabulām un 38 literatūras avotiem. |
| Keywords |
DATORREDZE, OBJEKTU IDENTIFICĒŠANA, CEĻA ZĪMES, AIZSEGUMS, DZIĻĀ MAŠĪNMĀCĪŠANĀS. |
| Keywords in English |
COMPUTER VISION, OBJECT DETECTION, ROAD SIGNS, OBSTRUCTION, DEEP LEARNING |
| Language |
lv |
| Year |
2026 |
| Date and time of uploading |
24.05.2026 21:07:15 |
