| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Lietojumprogrammas prototipa izstrādāšana epidemioloģiskās drošības noteikumu ievērošanas pārbaudei sabiedriskajās vietās |
| Nosaukums angļu valodā |
Development of Prototype Application for Checking Compliance with Epidemiological Safety Rules in Public Places |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Antons Patļins |
| Recenzents |
Mg. sc. ing. Olga Kotova |
| Anotācija |
Bakalaura darba mērķis ir izstrādāt lietojumprogrammas prototipu, kas, izmantojot
videokameras datus reālajā laikā, pārbauda epidemioloģiskās drošības noteikumu ievērošanu
sabiedriskajās vietās. Darba ietvaros sākumā tika izpētīta pašreizējā situācija pasaulē un Latvijā, kādas sekas ir izraisījusi pandēmija un kādi epidemioloģiskās drošības noteikumi ir ieviesti Latvijā. Darba pamatdaļā tika definēts, kas ir datorredze, kādās nozarēs tā tiek izmantota un kādus uzdevumus ir iespējams mūsdienās paveikt ar sistēmām, kas spēj apstrādāt vizuālo informāciju. Tika aprakstīti, kas ir neironu tīkli, kā arī daži ietvari, ar kuru palīdzību var veikt neironu tīklu modeļu apmācību. Darba ietvaros tika aplūkota “OpenCV” bibliotēka un “Tensorflow” , “Keras” ietvari. Lai saprastu, kā labāk ir veidot lietojumprogrammas prototipu, tika apskatīti jau eksistējošie risinājumi, kas novēro epidemioloģisko drošības noteikumu ievērošanu. Darba pēdējā daļā tika aprakstīti visi izmantotie algoritmi, funkcijas un metodes, kuras tika izmantotas lietojumprogrammu veidošanā. Tika salīdzināti izmantotie
“MobileNetV2” un ”YoloV3” pēc atpazīšanas precizitātes un resursu patēriņa. Darba beigās
tika veikti testi, aprakstīts, kā var uzlabot lietojumprogrammu prototipus un veikti secinājumi.
Darba apjoms - 56. lpp., 5 tabulas, 23 attēli un 0 pielikumi |
| Atslēgas vārdi |
OpenCV, Keras, Tensorflow, attēlu apstrāde, objektu atpazīšana, datorredze |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
OpenCV, Keras, Tensorflow, image processing, object recognition, computer vision |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2021 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
03.06.2021 10:10:17 |
