| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Elektronika un mobilie sakari |
| Nosaukums |
"Objektu sekošana daudzkameru vidē" |
| Nosaukums angļu valodā |
: Object Tracking from Multiple Video Cameras Based on Deep Learning" |
| Struktūrvienība |
13300 Mikroviļņu inženierijas un elektronikas institūts |
| Darba vadītājs |
Kaspars Sudars |
| Recenzents |
doc. Māris Tērauds, RTU, ETF |
| Anotācija |
Bakalaura darba tēma ir “Sekošana objektiem daudzkameru vidē”. Darbs
izstrādāts Elektronikas un datorzinātņu institūtā, Kaspara Sudara vadībā. Darba tēma
tika uzdota Valsts Pētījumu Programmas projekta Nr.4. „Tehnoloģijas drošai un
uzticamai gudrajai pilsētai” ietvaros, ar mērķi attīstīt video analīzes algoritmus un
metodes video drošībai pilsētās.
Teorētiskajā daļā tika pētīts pašlaik esošās bilžu apstrādes metodes, kā arī
progresīvākās video apstrādes metodes. Kā risinājums tika izvirzīts mākslīgā intelekta
virziens - neironu tīkli ar dziļo apmācību (deep learning) .
Tika veikti eksperimenti ar bilžu apstrādi, izmantojot programmēšanas valodu
python un C++ uz servera ar grafisko karšu atbalstu un mazā datora “Raspberry Pi”.
Iegūtie dati bija krietni sliktāki nekā plānoju, jo apstrāde vēl nav sasniegusi
reāllaika datu plūsmas apstrādes ātrumu, bet progress šajā jomā ir ļoti straujš.
Darbā: 52 lapaspuses, 28 attēli, 2 tabulas, 2 pielikumi, 43 literatūras avoti. |
| Atslēgas vārdi |
Objektu sekošana video neironu tīkli dziļā apmācība |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Object tracking video neural networks deep learning YOLO Tenzorflow |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2017 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
08.06.2017 10:52:17 |
