| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Elektrotehnoloģiju datorvadība |
| Nosaukums |
Adaptīvās vadības iespēju pielietošana izstrādājot monitoringa sistēmu infekcijas izplatības samazināšanai. |
| Nosaukums angļu valodā |
Development of a monitoring system for reducing the spread of infection by using of adaptive control. |
| Struktūrvienība |
27100 Industriālās elektronikas un elektrotehnikas institūts |
| Darba vadītājs |
Antons Patļins |
| Recenzents |
Nadežda Kuņicina |
| Anotācija |
Maģistra darbs ir veltīts infekcijas izplatības samazināšanas tehnoloģijām, tika
veikti pētījumi, kuri ir saistīti ar COVID -19 izplatības ierobežošanu. Pētījumā tiek
piedāvāta sistēma, kas balstās uz datora redzes izmantošanu. Tehnoloģiju pielietošana
un rekomendācijas tika izstrādātas ar mērķi nākotnē novērstu iespējamos riskus un
palīdzētu samazināt COVID-19 un citu lipīgu infekciju izplatību. Balstoties uz
pieejamiem veikto pētījumu rezultātiem, kas saistīti ar pašreizējās pandēmijas situācijas
apkarošanu (COVID-19). Prasību ievērošanas kontroles funkcijas, kas būtu jāīsteno, ,
piemēram, sociālā distancēšanās un masku nēsāšana. Pieredze rāda, ka iedzīvotāji bieži
negrib vai aizmirst ievērot šīs prasības un cilvēka uzvedība tiek kontrolēta tikai dažās
vietās, piemēram pārtikas veikalos, veselības aprūpes iestādēs utt, kas nav pietiekami,
lai apkarot infekciju. Cilvēki zaudē uzmanību, aizmirst ievērot noteikumus, jo īpaši
tāpēc, ka visā pasaulē tika sākta vakcinācija, cilvēki nepievērš pietiekam uzmanību
aizsarglīdzekļiem, ko citi cilvēki nespēj izkontrolēt. Vakcinācija neatceļ sociālās
ieštancēšanas noteikumus, un tā rada zināmus riskus. Piedāvātā sistēma palīdzēs
novērst cilvēk neuzmanības dēļ radītos riskus.
Šajā darbā tika, galvenokārt, tika aplūkota to profesiju pārstāvju darbs, kas ikdienā
saskaras ar daudziem cilvēkiem, un viņiem nav iespējams veikt darbu no mājām.
Šajā pētījuma novitāte ir saistīta ar paplašinātu uzraudzības sistēmas izstrādi, piedāvātā
sistēma automātiski palīdz novērst un samazināt pandēmijas risku.
Darbā tika izmantota mašīnmācīšanās metode un izstrādātā pieeja, kura balstīta uz
attēlu atpazīšanas metodēm. Attēli tiek iegūti no publiskās vietās uzstādītām kamerām.
Tās tika izmantotas noteiktu darbību noteikšanai un uzraudzībai. Lai palielinātu tā
funkcionalitāti un efektivitāti, tika izvietoti arī siltuma sensori, kamera un mikrofoni.
Tika izmantota arī IoT pieeja datu iegūšanai, lai apkopotu datus par nākotnes
lietojumprogrammu uzraudzību.
Darbs ir uzrakstīts 83 lappusēs, ieskaitot 47 attēlus, literatūras sarakstā ir 53 avoti. |
| Atslēgas vārdi |
monitorings, sabiedriskais transports, ilgtspējība, covid-19, drošība, veselība, sabiedriskā transporta sistēma, algoritms, objektu noteikšana |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
monitoring, public transport, sustainability, covid-19, safety, health, public transport system, algorithm, object detection |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2021 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
11.06.2021 19:53:54 |
