| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Datorredzes metožu pielietošanas izpēte sejas maskas lietošanas noteikumu izpildes kontrolei COVID-19 izraisītās pandēmijas apstākļos |
| Nosaukums angļu valodā |
Research on Application of Computer Vision Methods to Control the Use of Masks in the Context of the COVID-19 Pandemic |
| Struktūrvienība |
12100 Informācijas tehnoloģijas institūts |
| Darba vadītājs |
Sergejs Paršutins |
| Recenzents |
Irīna Provorova |
| Anotācija |
Darba mērķis ir palīdzēt īstenot sejas maskas lietošanas izpildi COVID-19 izraisītās pandēmijas apstākļos. Lai sasniegt mērķi, autors ir izveidojis apmācītu modeli, spējīgu atpazīt cilvēku sejas un noteikt, vai uz sejas ir maska. Modelis ir balstīts uz mākslīgā intelekta metodes – konvolūciju neironu tīkla. Par bāzes neironu tīkla arhitektūru bija izvēlēta “YOLO” arhitektūra. Lai apmācītu konvolūciju neironu tīklu, autors izveidoja unikālu apmācīšanas datu kopu ar 100 attēliem. Lai novērtētu modeļa darbspēju, autors veica krosvalidāciju. Rezultātā ir izveidots modelis ar 97% precizitāti, tomēr modelis labi strādā ideālos apstākļos, un, lai būtu iespējams pielietot iegūto risinājumu reālos apstākļos, ir nepieciešams uzlabot apmācīšanas datus. Darba apjoms - 54. lpp., 4 tabulas, 43 attēli un 1 pielikums. |
| Atslēgas vārdi |
Mākslīgais intelekts, "YOLO", datorredze |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Artificial intelligence, "YOLO", Computer vision |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2022 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
29.05.2022 18:24:54 |
