| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Datorredzes sistēma smēķēšanas uzraudzībai un atpazīšanai |
| Nosaukums angļu valodā |
Computer Vision System for Monitoring and Detecting Smoking |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Katrīna Šmite |
| Recenzents |
Valdis Saulespurēns |
| Anotācija |
Smēķēšana ir viens no lielākajiem novēršamās nāves cēloņiem pasaulē, un lielākais novēršamās nāves cēlonis Latvijā. Pasīvā smēķēšana arī rada risku cilvēkiem, tādēļ pastāv vairāki smēķēšanas ierobežojumi publiskās vietās, taču kontrole nav absolūta. Tādēļ ir aktuāla automatizēta smēķēšanas atpazīšana. Esošā automatizētā smēķēšanas atpazīšana- dūmu detektori, nespēj atpazīt smēķēšanu atvērtā atmosfērā un lokalizēt pārkāpumu. Bakalaura darba mērķis ir izstrādāt un eksperimentāli pārbaudīt sistēmu, kura reāllaikā atpazīst smēķēšanu izmantojot datorredzes tehnoloģijas. Tika atrasta, apkopota un anotēta datu kopa ar četrām ar smēķēšanu saistītām klasēm, tad tika apmācītas un salīdzinātas vairākas YOLO arhitektūras paaudzes gan ar statiskām augmentācijām, gan ar dinamiskām augmentācijām, analizējot apmācības līknes, un labākajai paaudzei tika apmācīti un salīdzināti dažādi arhitektūras izmēri, lai noteiktu piemērotāko modeli reāllaika pielietojumam. Izvēlētais labākais modelis tika izmantots sistēmā, kur autors izstrādāja un salīdzināja divus dažādus lēmumu pieņemšanas algoritmus- temporālās balsošanas algoritmu un klašu kombināciju algoritmu. Iegūtie rezultāti parādīja, ka izvēlētais labākais modelis ar temporālās balsošanas algoritmu bija labākais un nodrošināja samērā precīzu smēķēšanas atpazīšanu dažādos attāluma, gaismas un citos apstākļos. Taču otrs algoritms bija pārāk konservatīvs, uzrādot augstu specifiskumu, taču zemāku spēju atpazīt smēķēšanas gadījumus. Rezultāti arī parādīja, ka modeļa veiktspēju ietekmē datu kopas izmērs. Reāllaika testēšana atklāja, ka parametri kā temporālās balsošanas klašu svari un sasniedzamais balsošanas slieksnis un klašu kombināciju algoritma relatīvā novietojuma slieksnis ir jāmaina atkarībā no tādiem pielietojuma mērķa apstākļiem kā distance un leņķis.
Bakalaura darbā ir 115 lapaspuses, 20 attēli, 7 tabulas, 19 pielikumi un 61 informācijas avots. |
| Atslēgas vārdi |
DATORREDZE, YOLO ARHITEKTŪRA, SMĒĶĒŠANAS ATPAZĪŠANA, REĀLLAIKA SISTĒMA, DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
COMPUTER VISION, YOLO ARCHITECTURE, SMOKING DETECTION, REAL-TIME SYSTEM, DEEP LEARNING |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
02.09.2026 17:33:36 |
