| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Automatizēta koku stādiņu attēlu anotēšanas sistēma |
| Nosaukums angļu valodā |
Automatic Tree Saplings Images Labeling System |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Andrejs Zujevs |
| Recenzents |
Artjoms Supoņenkovs |
| Anotācija |
Darbā tiek analizēta un izstrādāta automātiska sistēma koku stādiņu attēlu
anotēšanai, izmantojot uz mašīnmācīšanos balstītas metodes. Darba mērķis ir izstrādāt
sistēmu, kas varētu palīdzēt automātiski anotēt attēlus, kuros redzami koku stādi, lai
nodrošinātu efektīvāku apstrādi un analīzi.
Darbā ir sniegts ieskats dažādos neironu tīklos, to veidos, arhitektūrās un
darbības principos, vēsturiskajā kontekstā un sasniegumos mākslīgā intelekta jomā.
Šajā darbā ir apskatīti un analizēti esošie pētījumi par augu atpazīšanu, izmantojot
dziļo mašīnmācīšanos, un aplūkots YOLOv5 modelis precizitātes un efektivitātes ziņā
attiecībā uz stādiņu attēlu anotēšanu.
Praktiskajā darbā papildus datu kopas sagatavošanai un modeļu apmācīšanai,
izmantojot YOLOv5, tika izstrādāts sistēmas prototips. Modeļu testēšanas rezultāti
parādīja, ka ar augstu precizitāti un jutīgumu to var ticami izmantot stādu detektēšanai
un anotēšanai.
Ņemot vērā iepriekš minēto, šis darbs būtiski atbalsta stādiņu attēlu anotācijas
automatizāciju, kas būtiski uzlabo uzraudzību ar daudz lielāku efektivitāti un
precizitāti kokaudzētavās. |
| Atslēgas vārdi |
Automātiskā datu kopas izveide ar YOLO, Dziļa mašīnmācīšanās, Konteinerstādu anotēšana |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Automatic dataset creation with YOLO, Deep machine learning, Seedling annotation |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2024 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
29.05.2024 15:32:04 |
