| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Neironu tīklu pielietojums pārstrādājamo atkritumu (plastmasas, metāla, papīra un stikla) atpazīšanā |
| Nosaukums angļu valodā |
Application of Neural Networks in the Recognition of Recyclable Waste (Plastic, Metal, Paper, and Glass) |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Aleksandrs Sisojevs |
| Recenzents |
Ilya Balmages |
| Anotācija |
Precīza identifikācija materiālu ir būtiska efektīvai atkritumu apsaimniekošanai, tomēr neironu tīklu modeļi, kas apmācīti uz tīrām datu kopām, bieži vien nespēj uzturēt uzticamu veiktspēju reālās pasaules scenārijos, kur atkritumu materiāli parādās mainīgā apgaismojumā, fona traucēkļos un deformācijā. Šajā darbā tiek pētīts smalkā pielāgošana un ansambļa klasifikācijas stratēģijas izmantošana, atbalstīts ar datu paplašināšana, lai uzlabot pārstrādājamu atkritumu atpazīšanas vispārinājumu reālistiskos vizuālos apstākļos. Eksperimentālie rezultāti atklāj skaidras atšķirības modeļa uzvedībā kontrolētos un reālos apstākļos, izceļot gan ierosināto stratēģiju potenciālu, gan atlikušās problēmas. Secinājumi sniedz praktisku ieskatu par to, kā klasifikācijas uzticamību var uzlabot reālās pasaules atkritumu atpazīšanas lietojumprogrammās. |
| Atslēgas vārdi |
Atslēgvārdi: Atkritumu klasifikācija, neironu tīkli, pārstrādājamu atkritumu atpazīšana, ansambļa klasifikācija, smalka regulēšana, datu paplašināšana, generalizācija |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Keywords: Waste classification, neural networks, recyclable waste recognition, ensemble classification, fine-tuning, data augmentation, generalization |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
22.05.2026 21:06:45 |
