| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Automātika un datortehnika |
| Nosaukums |
Neironu tīklu pielietošana eiro monētas atpazīšanā |
| Nosaukums angļu valodā |
Application of Neural Networks in the Recognition of Euro Coins |
| Struktūrvienība |
12600 Viedo datortehnoloģiju institūts |
| Darba vadītājs |
Aleksandrs Sisojevs |
| Recenzents |
Ints Meijers |
| Anotācija |
Pēdējos gados neironu tīkli sāk strauji attīstīties dažādās sfērās un jomās. Neironu tīklus izmantošana palīdz uzlabot identifikācijas sistēmas atpazīšanā un detektēšanā. Sistēmas, kuras sastopas ar objektu identificēšanu ar sensoriem vai citiem detektēšanas paņēmieniem, var būt jutīgas pret to apiešanu. Automāti, kuri pieņem monētas pakalpojumus apmaksai, var saņemt citas monētas, kuri nepieder pie vajadzīgās apmaksas. Neironu tīklu apmācība ar segmentāciju un vairāku objektu atpazīšanu ļaus atpazīt eiro monētas no citām, un novērst citu monētas iegūšanu krāpnieciskā veidā. Tādā veidā bakalaura darbā tiek izstrādāta programma, kura spēj atpazīt eiro monētas no nezināmu ne-eiro monētas kopas. Tas sniedz iespēju uzlabot monētu identificēšanas sistēmas, un novērst lielus uzņēmumu zaudējumus.
Bakalaura darba ievada nodaļā tiek aprakstītas neironu tīklus pielietošanas iespējas. To priekšrocības un trūkumi. Tiek pamatota aktualitāte atpazīšanas metodes izstrādei.
Analītiskajā daļā tiek aprakstīta un pētīta eiro monētu daudzveidība. Tiek analizēti un salīdzināti eksistējoši risinājumi, objektu detektēšanas metodes un dažādas neironu tīklu arhitektūras struktūras, kā arī to pielietošanas veidi.
Praktiskajā daļā tiek realizēta programma ar iespēju atpazīt no nezināmas monētas kopas eiro monētas. Tiek aprakstīta datu kopas savākšana, neironu tīklu apmācība un konfigurēšana.
Eksperimentālā daļā tiek veikti eksperimenti ar apmācītu modeli un eksistējošām metodēm. Tiek iegūti rezultāti pēc neirona tīkla modeļa apmācības, un modeļa ietekme uz apgaismojuma mainīšanu.
Secinājumos un rezultātos tiek apkopota informācija par iegūtajiem rezultātiem un secinājumiem.
Bakalaura darbs sastāv no 71 lappusēm, 41 attēla, 4 formulām un 31 informācijas avota. |
| Atslēgas vārdi |
NEIRONU TĪKLS, EIRO MONĒTAS ATPAZĪŠANA, NEZINĀMAS MONĒTAS ATPAZĪŠANA, EIRO MONĒTAS DAUDZVEIDĪBA |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
NEURAL NETWORK, EURO COIN RECOGNITION, UNKNOWN COIN RECOGNITION, EURO COIN DIVERSITY |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2023 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
29.05.2023 15:02:54 |
