| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Intelektuālas robotizētas sistēmas |
| Nosaukums |
Vizuālā pārklājuma lieluma noteikšana starp secīgiem attēliem siltumnīcas koku sējeņu monitoringa sistēmas kameras pozicionēšanai reālajā laikā |
| Nosaukums angļu valodā |
Determining of Visual Overlap between Sequential Images for Real‑Time Camera Positioning in Tree Nursery Seedling Monitoring System |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Andrejs Zujevs |
| Recenzents |
Aleksandrs Sisojevs |
| Anotācija |
Šajā darbā tiek izstrādāts un empīriski novērtēts klasisks, uz pazīmēm balstīts attēlu reģistrācijas process, kas paredzēts vizuālās pārklāšanās lieluma novērtēšanai starp secīgiem attēliem siltumnīcas sējeņu kasešu uzraudzības sistēmā. Pielietojums prasa kameras pozicionēšanu reāllaikā 1000 mm darba attālumā, kur secīgi attēli (2464×2056 pikseļi, 0,229 mm/pikselis) parasti pārklājas 5–15 % apmērā ar rotāciju līdz ±1,5°.
Darbs koncentrējas uz baltās kastes metodēm, lai saglabātu interpretējamību. Izvēlēti vienpadsmit pazīmju punktu detektori un deviņi deskriptori, izmantojot analītiskus kritērijus, kas katras metodes īpašības saskaņo ar uzdevuma prasībām. Procesā ietilpst uz piesātinājumu balstīta kadru maskēšana, tuvāko kaimiņu divvirzienu saskaņošana un afīna verifikācija ar diviem izturīgās transformācijas novērtēšanas variantiem. Tiek ieviests pielāgots novērtēšanas rādītājs – vidējā precizitāte uz pārklājuma daudzstūra (mAA-OP) – ar precizitātes sliekšņiem, kas piesaistīti fiziskajam kasetes sieniņas platumam, piešķirot katram līmenim tiešu darbības nozīmi turpmākajam lietojumam.
36 036 izmēģinājumos, ar 91 manuāli anotētiem attēlu pāriem, process kopumā sasniedz 72,4% darbības precizitāti ar 98,4% uzticību, apkopojot visas testētās konfigurācijās. Precizitātes, darbības drošības un reāllaika ieviešanas nolūkā tiek ieteiktas trīs darbam gatavas konfigurācijas. MSER detektors un LIOP deskriptors šim ainas tipam ir atzīti par neatbilstošiem. |
| Atslēgas vārdi |
attēlu reģistrācija, pazīmju noteikšana, vizuālā pārklājuma novērtēšana, siltumnīcu monitorings, reāllaika datorredze. |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
image registration, feature detection, visual overlap estimation, greenhouse monitoring, real-time computer vision |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
26.05.2026 23:47:51 |
