| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Automātika un datortehnika |
| Nosaukums |
Datorredzes programmas izstrāde basketbola spēlētāju pārvietošanas trajektorijas noteikšanai |
| Nosaukums angļu valodā |
Developement of a Computer Vision Program for Basketball Player Movements Trajectory Detection |
| Struktūrvienība |
12600 Viedo datortehnoloģiju institūts |
| Darba vadītājs |
Olga Krutikova |
| Recenzents |
Gundars Miezītis, VDI |
| Anotācija |
Mūsdienās strauji attīstās dažādas datorredzes tehnoloģijas. Tiek atklāti efektīvāki
algoritmi, un atklātas un uzlabotas jaunas metodes Tās izplatās arvien vairāk jomās.
Basketbola komandu treneriem starp spēlēm ir jāsagatavo komanda nākamajam
pretiniekam, un jāanalizē savas komandas spēle no iepriekšējām spēlēm. Datorredzes
programma, kas video plūsmā atrod, izseko spēlētājus un iegūst trajektorijas datus, spējot tos
attēlot, var palīdzēt komandu treneriem komandu videosesijās un komandas spēles uzlabošanā.
Bakalaura darbs sastāv no piecām nodaļām: teorētiskās, kas iekļauj nodaļu, kas vēltīta
attēlu apstrādes motedēm, un nodaļas, kas veltīta objektu atpazīšanai un izsekošanai,
realizācijas, eksperimentālās daļas, rezultātiem un to novērtējumiem un secinājumiem.
Bakalaura darba teorētiskajā daļā tiek aplūkotas dažādas attēlu apstrādes metodes kadru
uzasināšanai, izpludināšanai un segmentācijai, vēršot uzmanību uz robežu saglabāšanu. Tiek
apskatītas divas galvenās objektu noteikšanas modeļu grupas- viena šāviena modeļi un reģionos
bāzētie modeļi. Ir veikts to salīdzinājums un noteiktas priekšrocības un trūkumi, kā arī
aprakstīta objektu noteikšana trokšņainos kadros. Ir aprakstītas arī objektu izsekošnas metodes,
to komponentes- paredzēšana, datu asociēšana un objektu noteikšanas nozīme to izsekošanā.
Darba praktiskajā daļā tiek salīdzināti viena šāviena un reģionos bāzētie objektu
noteikšanas modeļi ar basketbola spēles attēliem. Tiek veikta objektu izsekošana, izmantojot
Deep SORT algoritmu, apskatīta tā parametru ietekme uz rezultātiem, kā arī analizētas
priekšrocības un trūkumi. No izsekošanas datiem tiek iegūti un attēloti dati.
Eksperimentālajā daļā programma tiek pārbaudīta ar spēļu video fragmentiem un tiek
iegūti programmas izvadītie rezultāti. Objektu noteikšanas modelis tiek salīdzināts ar iepriekš
trenētu modeli un izsekošana tiek salīdzināta ar OpenCV bibliotēkā iekļautajiem algoritmiem.
Darba rezultātos un secinājumos tiek izvērtēti eksperimentālās daļas rezultāti un
novērtēts viss darbs kopumā.
Bakalaura darba apjomu sastāda 80 lapaspuses, 61 attēls, 9 tabulas un 1 pielikums. |
| Atslēgas vārdi |
OBJEKTU NOTEIKŠANA, OBJEKTU IZSEKOŠANA, DATORREDZE |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
OBJECT DETECTION, OBJECT TRACKING, COMPUTER VISION |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2021 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
01.06.2021 21:07:33 |
