| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Koku stādiņu vizuālo sākumdatu pirmapstrādes plūsma |
| Nosaukums angļu valodā |
Forestry saplings visual raw data pre-processing pipeline |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Andrejs Zujevs |
| Recenzents |
Larisa Survilo |
| Anotācija |
Promocijas darba mērķis ir izveidot pirmapstrādes cauruļvadu vizuāliem neapstrādātiem koku stādījumu datiem. Dziļās mācīšanās tehnoloģija ir strauji augoša zinātnes nozare, un mežsaimniecība ir viena no rūpniecības nozarēm, kurā izmanto dziļās mācīšanās tehnoloģiju. Koku audzēšana no sēklām ir populārākā mežsaimniecībā izmantotā metode. Tomēr tas ir darbietilpīgs uzdevums. Nozarei ir nepieciešama sadarbība ar dziļās mācīšanās tehnoloģiju, un dziļās mācīšanās tehnoloģijai ir nepieciešamas datu kopas, kas satur vizuālu informāciju par koku stādiem siltumnīcās. Tāpēc ir nepieciešama pirmapstrādes konveijera vizuāliem neapstrādātiem datiem par koku stādiem.
Koku stādu vizuālie neapstrādātie dati tiek savākti no siltumnīcām, un vizuālo neapstrādāto datu kopa tiek nosūtīta uz pirmapstrādes cauruļvadu, un tiek formulēta stādu datu kopa konvolūcijas neironu tīkliem. Cauruļvadu ir iespējams izmantot koku stādu vizuālo neapstrādāto datu pirmapstrādei, un no pirmapstrādes cauruļvada rezultātiem tiek izveidota stādu datu kopa. Pēc stādu datu kopas tiek veiksmīgi apmācīts konvolūcijas neironu tīkls. Tajā pašā laikā tiek atklāts priekšapstrādes ierobežojums, ko rada krāsu telpa. |
| Atslēgas vārdi |
Dziļā mācīšanās, konvolūcijas neironu tīkls, automātiska datu kopas izveide, OpenCV |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Deep learning, Convolution neural network, Automatic dataset creation, OpenCV |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2023 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
30.05.2023 11:10:37 |
