| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 127
First pagePrevious page12345678910Next pageLast page
1.
Uporaba platforme Raspberry Pi in interneta stvari za zdravstvene namene : diplomsko delo
David Slatinek, 2022, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu predstavimo uporabo računalnika Raspberry Pi in interneta stvari za zdravstvene namene, s čimer omogočimo merjenje srčnega utripa, nivoja kisika v krvi, elektrokardiograma, telesne temperature skupaj s temperaturo okolice in vlažnostjo. Najprej predstavimo področje dela, med kar spadajo vgrajeni sistemi, operacijski sistem Linux, zaledni sistemi s spletnimi vmesniki in podatkovnimi bazami ter čelni sistemi skupaj s Flutterjem. Nato opišemo zasnovo rešitve, predstavimo uporabljene senzorje ter prikažemo razvoj podatkovne baze in razvoj spletnega vmesnika. Pokažemo izdelavo modula za nalaganje podatkov in mehanizem za opozarjanje na napake, zatem pa opišemo razvoj mobilne aplikacije. Na koncu analiziramo rešitev.
Keywords: zdravje, internet stvari, Raspberry Pi, GraphQL, Flutter
Published in DKUM: 07.07.2022; Views: 390; Downloads: 134
.pdf Full text (2,94 MB)

2.
Sistem za beleženje zgodovine ročnega urejanja rezultatov dekompozicije večkanalnih površinskih elektromiogramov : diplomsko delo
Nina Murks, 2022, master's thesis

Abstract: Namen magisterska dela je izdelati sistem za shranjevanje zgodovine ročnega urejanja rezultatov dekompozicije večkanalnih površinskih elektromiogramov ter prikaz njegove uporabe. Področje obsega predstavljene strategije urejanja rezultatov dekompozicije, opis delovanja ter implementacije sistema za shranjevanje zgodovine in njegovo uporabo. Prva predstavljena uporaba sistema za beleženje zgodovine je izračun in prikaz statistike urejanja, s pomočjo katere je možno vrednotiti strategije urejanja. Drugi primer uporabe sistema za beleženje zgodovine je preprost primer delne avtomatizacije urejanja, pri čemer sta uporabljena dva različna modela nevronskih mrež. Prvi model vsebuje konvolucijske sloje, drugi pa sloje LSTM. Preučili smo uspešnost obeh modelov ter prikazali njune rezultate. Model s konvolucijskimi sloji je dosegel 71-% preciznost ob 83-% priklicu napovedi urejanja, model s sloji LSTM pa 100-% preciznost ob 75-% priklicu.
Keywords: beleženje zgodovine, rezultati dekompozicije, statistika urejanja, delna avtomatizacija urejanja
Published in DKUM: 14.06.2022; Views: 122; Downloads: 28
.pdf Full text (5,33 MB)

3.
Sledenje aktivnosti na kolesu s pomočjo mikrokrmilnika ESP32 : diplomsko delo
Alen Granda, 2022, undergraduate thesis

Abstract: Namen diplomskega dela je bila predstavitev energijsko varčne, a vseeno natančne alternative signalom globalnega pozicioniranja GPS, ki se ponavadi uporabljajo za sledenje aktivnosti na kolesu z uporabo mobilne aplikacije. Najprej smo predstavili trenutno stanje na trgu in opisali, zakaj smo se odločili poiskati alternativo. Implementacija naše rešitve je zasnovana s pomočjo magnetnega senzorja, ki na vsak vrtljaj kolesa pošlje signal mikrokrmilniku ESP32. Le‐ta filtrira, obdela in periodično pošilja pridobljene podatke uporabniški aplikaciji, kjer se vizualizirajo. Prav tako je na mikrokrmilnik povezan senzor za temperaturo, vlago in pritisk, ki nam omogoča izračun trenutne nadmorske višine s pomočjo barometrične enačbe. Omenjeno rešitev smo testirali z vožnjo kolesa po cesti ter analizirali pridobljene rezultate. Odstopanje med referenčnimi vrednostmi in našimi meritvami je do 5 % oziroma do 10 % v primeru izračuna nadmorske višine, medtem ko je poraba energije vsaj 3‐krat manjša v primerjavi s konkurenco na trgu.
Keywords: internet stvari, kolesarstvo, ESP32, mobilna aplikacija
Published in DKUM: 14.06.2022; Views: 192; Downloads: 79
.pdf Full text (22,61 MB)
This document has many files! More...

4.
Vtičnik VST za produkcijo glasbe : magistrsko delo
Simon Slemenšek, 2022, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu je predstavljen proces izdelave vtičnika VST za produkcijo glasbe v ogrodju JUCE 6. Osnovna funkcionalnost vtičnika je generiranje zvokov glede na igrano tipko MIDI na klavirju. Poudarek je na obširnem naboru orodij za nadaljnjo obdelavo zvoka, kot so filter, kompresor in odmev. Za izdelavo je uporabljen programski jezik C++. Na začetku je podan pregled nekaterih obstoječih orodij za produkcijo zvokov. Opisana je tudi digitalna obdelava signalov in podane so osnove programiranja zvoka za naš tip vtičnika. Sledi opis splošnih uporabljenih funkcionalnosti ogrodja. V praktičnem delu so predstavljene programske metode, ki so omogočile razvoj izdelka. Predstavljena je njihova uporabnost ter opisane so prednosti in slabosti teh metod. Na koncu so predstavljeni končni vtičnik, ki izhaja iz našega dela, in problemi, ki so se pojavili pri njegovem razvoju.
Keywords: vtičnik, glasba, VST, digitalna sinteza zvoka
Published in DKUM: 14.06.2022; Views: 67; Downloads: 11
.pdf Full text (1,96 MB)

5.
Primerjava različnih načinov učenja globokih nevronskih mrež v avtonomni vožnji : magistrsko delo
Andraž Skupek, 2022, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu opisujemo avtonomno vožnjo, algoritme za učenje avtonomnih vozil ter algoritme za razpoznavo prometnih znakov. Za implementacijo smo uporabili dva različna načina učenja avtonomnih vozil, in sicer posnemajoče učenje – za implementacijo katerega smo uporabili konvolucijske nevronske mreže, ter samoojačitveno učenje, kjer uporabljamo nevronsko mrežo, model pa se uči iz lastnih napak. Ob implementaciji avtonomnih vozil smo s pomočjo konvolucijskih nevronskih mrež implementirali tudi modele za razpoznavo prometnih znakov. Omenjene modele smo nato združili z algoritmi avtonomne vožnje in s tem dobili vozilo, ki se je sposobno v simulatorju samostojno premikati ter pospeševati ali zavirati glede na razpoznani prometni znak. Modele obeh načinov avtonomne vožnje testiramo na osmih različnih progah, kjer hitrost vožnje upravljamo tudi s pomočjo razpoznavalnika prometnih znakov. Modeli so uspešni, če uspešno prevozijo celotno progo. Rezultati naših modelov so uspešni, saj je kar nekaj modelov uspešno premagalo vseh osem prog.
Keywords: Avtonomna vožnja, globoko učenje, nevronske mreže, konvolucijske nevronske mreže
Published in DKUM: 14.03.2022; Views: 269; Downloads: 70
.pdf Full text (2,41 MB)

6.
ROSUS 2022 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2022 : Zbornik 16. strokovne konference
2022, proceedings

Abstract: ROSUS 2022 – Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2022 je strokovna računalniška konferenca, ki jo od leta 2006 naprej vsako leto organizira Inštitut za računalništvo iz Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Univerze v Mariboru. Konferenca povezuje strokovnjake in raziskovalce s področij digitalne obdelave slik in strojnega vida z uporabniki tega znanja, pri čemer uporabniki prihajajo iz raznovrstnih industrijskih okolij, biomedicine, športa, zabavništva in sorodnih področij. Zbornik konference ROSUS 2022 združuje strokovne prispevke več deset avtorjev, od tega dva vabljena predavanje ter več demonstracijskih prispevkov. Prispevki podajajo najnovejše dosežke slovenskih strokovnjakov s področij digitalne obdelave slik in strojnega vida, osvetljujejo pa tudi trende in novosti na omenjenih strokovnih področjih. Velik poudarek prispevkov je na promoviranju ekonomske koristnosti aplikacij računalniške obdelave slik in vida v slovenskem prostoru. Takšne računalniške aplikacije zaradi visoke natančnosti, robustnosti in izjemnih hitrosti pri obdelovanju informacij nudijo namreč nove priložnosti za uveljavitev na trgu visokih tehnologij.
Keywords: računalniška obdelava slik, strojni vid, biomedicina, industrijske aplikacije, prenos znanja
Published in DKUM: 09.03.2022; Views: 295; Downloads: 38
.pdf Full text (38,07 MB)
This document has many files! More...

7.
Software based encoder/decoder generation for data exchange optimization in the internet of things : master's thesis
Tjaž Vračko, 2022, master's thesis

Abstract: Efficient encoding of data is an important part of projects in the Internet of Things space. Communication packets must be kept as small as possible in order to minimize the power consumption of devices. In this thesis, an automatic code generation tool, irpack, is proposed that will unify the way packets are defined across all future projects at Institute IRNAS. Using a schema, this tool generates source code of encoders and decoders in target programming languages. A schema evolution system is also defined, by which changes to packets can be compatible across multiple versions. The tool is then applied to a selection of past projects to gauge its usefulness. It is determined that irpack is able to encode the same data into a similar or smaller size packet, while also providing additional versioning information.
Keywords: encoding/decoding, schema, schema evolution, bit packing, code generation
Published in DKUM: 31.01.2022; Views: 226; Downloads: 46
.pdf Full text (2,58 MB)

8.
Razpoznava govorcev na mobilni platformi : magistrsko delo
Jože Fartek, 2021, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu smo predstavili osnove razpoznave govorcev. V ta namen smo najprej opisali izračun vokalnih značilnic. Podrobneje smo predstavili metodo izračuna mel-frekvenčnih kepstralnih koeficientov (MFCC) in prednosti metode v primerjavi z ostalimi pristopi. Opisali smo tudi učenje glasovnih modelov in novejši metodi, ki temeljita na supervektorjih. Na podlagi tega smo v nadaljevanju magistrskega dela razvili Androidovo mobilno aplikacijo, ki v realnem času razpoznava govorce. Pri razpoznavi govorcev smo se omejili na razpoznavo le nekaj oseb. Iz zvočnih posnetkov posameznih govorcev smo izračunali MFCC in jih uporabili za učenje glasovnega modela s pomočjo konvolucijske nevronske mreže. Za optimizacijo parametrov smo primerjali, kako različni parametri vplivajo na učenje glasovnega modela. Primerjali smo, kako dolžina zvočnih posnetkov v razponu 0,5–3 sekunde vpliva na uspešnost razpoznave. Ugotovili smo, da uspešnost modela z večanjem dolžine zvočnega posnetka vse do 1,5 sekunde narašča, nato pa se naraščanje ustavi. Pri primerjavi števila MFCC med 16 in 128 uspešnost modela do 48 MFCC narašča, nato pa se naraščanje ustavi. Pri primerjavi nivoja izpuščenih nevronov med 0 in 0,7 dobimo boljšo natančnost modela z večanjem nivoja izpuščenih nevronov do 0,5, nato pa začne uspešnost padati. Glede na primerjavo smo pri učenju glasovnega modela uporabili zvočne posnetke dolžine 1 sekunde, 32 izračunanih MFCC in nivo izpuščenih nevronov 0,4. Pri tem smo dobili 88-odstotno natančnost modela. Pri razpoznavi smo ugotovili, da hitrost govora vpliva na uspešnost razpoznave, medtem ko glasnost govora nanjo ne vpliva. Testiranje smo izvajali na mobilni napravi LG G7 ThinQ. Izračun MFCC na mobilni napravi je v povprečju trajal 170 milisekund, razpoznava z modelom TensorFlow Lite pa le 8 milisekund.
Keywords: razpoznava govorcev, mel-frekvenčni kepstralni koeficienti, konvolucijske nevronske mreže, Android
Published in DKUM: 31.01.2022; Views: 265; Downloads: 40
.pdf Full text (3,95 MB)

9.
Sistem za zalivanje in oddaljen nadzor pogojev za rast sobnih rastlin : diplomsko delo
Jana Janković, 2022, undergraduate thesis

Abstract: Cilj diplomske naloge je bil izdelati samodejni sistem za zalivanje različnih vrst sobnih rastlin in oddaljen nadzor le-teh. Rešitev je namenjena lastnikom rastlin, ki jim zaradi sodobnega načina življenja primanjkuje časa za pravilno nego rastlin. Najprej smo predstavili področje dela in definirali zahteve, ki bi jih rešitev izpolnjevala glede na pogoje rasti rastlin. Razložili smo koncept delovanja in zasnovo rešitve, znotraj katere smo zasnovali zalivalni sistem, zaledni sistem Node.js in mobilno aplikacijo Android, ki omogoča oddaljen nadzor pogojev za rast rastlin.
Keywords: zalivanje, sobne rastline, oddaljen nadzor, ESP32, informacijski sistem
Published in DKUM: 28.01.2022; Views: 784; Downloads: 201
.pdf Full text (2,67 MB)

10.
Design and development of a mobile application for configuring and using wildlife trackers : master's thesis
Vid Rajtmajer, 2021, master's thesis

Abstract: The number of Internet of Things devices has been increasing rapidly in the recent few years, which opens possibilities for many new use cases. One of those is tracking assets, specifically for the conservation of endangered animals. This is the main goal of the OpenCollar tracking device. Its features and communication technologies are described in this master’s thesis. The device supports a variety of configuration options enabling users to tweak it for their specific usage. The main focus of the thesis was to design, implement, and test a cross-platform mobile application that would simplify the configuration process of such a device. All aspects of the application are described with a focus on the communication protocol. In the end, we present the results and conclude that the implemented application greatly simplifies the management of OpenCollar devices.
Keywords: Internet of Things, mobile application, Bluetooth low energy, Long Range
Published in DKUM: 28.01.2022; Views: 291; Downloads: 32
.pdf Full text (3,08 MB)

Search done in 0.19 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica