| Studiju veids |
maģistra profesionālās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Aviācijas transports |
| Nosaukums |
Objektu identifikācijas analīze un izsekošana lietojot video signālu no BPL. |
| Nosaukums angļu valodā |
Object Identification Analysis & Tracking Using Video Feed from UAV. |
| Struktūrvienība |
25100 Aeronautikas institūts |
| Darba vadītājs |
Māris Hauka |
| Recenzents |
Ali Arshad |
| Anotācija |
Tā kā cilvēku skaits gadu no gada pieaug, līdz ar to pieaug arī nepieciešamība nodrošināt iedzīvotāju aizsardzību. Uzbrukumu vektori, ko izmanto cilvēki, kuru mērķis ir terorizēt sabiedrību, mūsdienās ir attīstītāki nekā jebkad agrāk.
Bezpilota lidaparātus (UAV) kā līdzekli novērošanai un izlūkošanas datu vākšanai izmanto daudzi bruņotie spēki visā pasaulē, un tie ir izrādījušies īpaši efektīvi savā darbā.
Projekta mērķis ir no civiliedzīvotājiem pieejamām sastāvdaļām izveidot nelielu un pārnēsājamu bezpilota lidaparātu/dronu, kas būs optimizēts tā, lai būtu stabils un manevrētspējīgs. Bezpilota lidaparātā/dronā tiks ievietota kamera, kas lidojuma laikā ierakstīs video, ko tas uzņem, un tiešraidē pārraidīs to uz centralizētu serveri. no drona tiešraidē ienākošā video plūsma tiks ievadīta algoritmā, ko darbinās mašīnmācīšanās modeļi, lai tikai un vienīgi noteiktu, atpazītu un marķētu objektus. |
| Atslēgas vārdi |
Bezpilota lidaparāts, objektu noteikšana, Yolov5, programmēšana, mašīnmācība, Python, uzticamības numurs, kadru nomaiņas ātrums, video. |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Unmanned Aerial Vehicle, Object detection, Yolov5, Programming, Machine Learning, Python, Confidence Number, Frame rates,Videos. |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2022 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
23.02.2022 12:41:11 |
