Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids bakalaura akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Automātika un datortehnika
Nosaukums Reālā laika risinājums mājputnu atpazīšanai no drona
Nosaukums angļu valodā A Real-time Solution for Poultry Recognition from a Drone
Struktūrvienība 12600 Viedo datortehnoloģiju institūts
Darba vadītājs Olga Krutikova
Recenzents Ints Meijers
Anotācija Atslēgvārdi: neironu tikli; YOLOv7 arhitektūra; programmatūras prototips Valērijs Diks. Bakalaura darbs. Reālā laika risinājums putnu atpazīšanai no drona – Rīga: Rīgas Tehniskā universitāte, 2022. Bakalaura darba apjoms ir 67 lappuses. Bakalaura darbs sastāv no ievada, literatūras daļas apskata, pētījuma rezultātu daļas (programmatūras izstrādes), secinājumu un priekšlikumu daļas un izmantotās literatūras un informācijas avotu saraksta. Pētnieciskajā darbā ir 7 tabulas, 53 attēli, 5 pielikumi un 53 izmantotās literatūras un informācijas avoti. Pētījuma aktualitāte: Informāciju tehnoloģiju lietojums mūsdienu pasaulē ir plašs un sastopams jebkurā no datu apstrādes jomām, piemēram, medicīnā, bioloģijā, lauksaimniecībā. Ar informāciju tehnoloģiju iekārtu palīdzību iespējams atrisināt sarežģītas, cilvēka prātam laikietilpīgas matemātiskas modelēšanas problēmas un veikt citus risinājumus. Piemēram, bioloģijā būtiski pētīt, kādi kaitēkļi vai putni nodara postu lauksaimniekiem un kultūru audzētājiem. Savukārt aviācijas nozarē ik gadu pastāv vairāki lidojumi, kuru laikā pastāv draudi iestāties katastrofai putnu gaisa traucējumu iespaidā. Līdz ar to, pastāv nepieciešamība izstrādāt programmatūru, kura atpazīst putnus un atsevišķas sugas, lai novērstu iepriekš raksturotās problēmas. Latvijā pēdējo 15 gadu pētījumu datos līdzvērtīgi risinājumi nav meklēti. Pētījuma mērķis: Izvērtēt esošās putnu atpazīšanas sistēmas un izstrādāt drona programmatūras prototipu mājputnu atpazīšanai. Pētījuma metodes: Dokumentu analīzes metode, izvērtējot YOLOv7 arhitektūras risinājumus programmatūras izstrādē. Sintēzes analīzes metode – pētot un analizējot pieejamo literatūru par esošajiem neironu tīklu pielietojumu veidiem informāciju tehnoloģiju jomā. Statistiskā datu apstrādes metode, vērtējot, cik produktīvas bijušas pētnieku izstrādātās metodes. Datu analīzes metode – analizējot iegūtos datus ar izstrādātā programmatūras prototipa palīdzību. Sasniegtie rezultāti: Izstrādāts drona programmatūras prototips mājputnu atpazīšanai.
Atslēgas vārdi neironu tikli; YOLOv7 arhitektūra; programmatūras prototips
Atslēgas vārdi angļu valodā neural networks; YOLOv7 architecture; software prototype
Valoda lv
Gads 2023
Darba augšupielādes datums un laiks 29.05.2023 10:02:36