1. Spremljanje gostote in hitrosti prometa z uporabo kamere na platformi RPIJure Kozole, 2025, master's thesis Abstract: Magistrsko delo obravnava razvoj sistema za spremljanje gostote in hitrosti prometa z uporabo kamere na platformi Raspberry Pi in pospeševalnika Coral TPU. Namen raziskave je zasnova cenovno dostopnega in energetsko učinkovitega sistema, ki lokalno v realnem času obdeluje videoposnetke brez zunanje infrastrukture. Sistem temelji na metodah računalniškega vida in umetne inteligence ter omogoča zaznavanje, sledenje, razvrščanje in ocenjevanje hitrosti vozil. Za zaznavanje je uporabljen prilagojen obstoječ model, za sledenje pa algoritem SORT, medtem ko se hitrost ocenjuje z analizo zaporednih slik prek več virtualnih črt brez dodatnih senzorjev. Delo prikazuje celoten proces načrtovanja, implementacije in delovanja sistema na robni napravi
Keywords: Računalniški vid, Umetna inteligenca, Zaznavanje vozil, Sledenje objektov, Ocena hitrosti, Robne naprave, Raspberry Pi, Coral TPU
Published in DKUM: 22.12.2025; Views: 0; Downloads: 7
 Full text (2,33 MB) |
2. Uporaba konvolucijskih nevronskih mrež za detektiranje krošenj drevesJanez Škrlj, 2025, undergraduate thesis Abstract: Diplomsko delo se ukvarja z razvojem računskega modela za detektiranje krošenj dreves v tlorisni sliki gozda. Na osnovi študija literature smo ugotovili, da je problem najlažje rešljiv z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Za praktični del tega zaključnega dela smo izbrali prepoznavalnik YOLO (angl. You Only Look Once). Svojo rešitev z uporabo različice YOLO v7 smo implementirali v orodju DarkNet. Pripravili smo lastno zbirko slik, ki smo jih zajeli s pomočjo brezpilotnega letalnika. Množico podatkov smo ustrezno razdelili v učno in testno množico. Analiza dobljenih rezultatov je pokazala, da je naša rešitev zmožna prepoznavati krošnje dreves v tlorisnih slikah gozdov. Metrika natančnost je bila nad 90 %, je pa bila metrika priklic nekoliko nižja, tj. okrog 50 %. Diplomsko delo podaja tudi nekaj smernic za uporabo tako naučenih modelov v gozdarstvu.
Keywords: strojno učenje, konvolucijske nevronske mreže, model “You Only Look Once“ (YOLO), računalniški vid, prepoznava objektov s slike
Published in DKUM: 01.10.2025; Views: 0; Downloads: 29
Full text (3,69 MB) |
3. Sistem za sledenje gibanja zračne puške med strelom s pomočjo optičnega senzorja : diplomsko deloTjan Kazar, 2025, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu je predstavljen razvoj prototipnega sistema za analizo streljanja z zračno puško, ki temelji na optičnem zaznavanju laserske točke. V teoretičnem delu so opisane obstoječe tehnologije in njihov pomen v športnem streljanju, praktični del pa prikazuje zasnovo in implementacijo lastnega sistema za zajem, obdelavo in vizualizacijo povratnih informacij.
Prototip je bil preizkušen v realnem treningu, uporabnost sistema pa dodatno ocenjena z anketnim vprašalnikom med strelci. Rezultati potrjujejo, da je rešitev omejena predvsem z odzivnim časom in robustnostjo, vendar kljub temu predstavlja obetavno cenovno dostopno alternativo uveljavljenim tehnologijam ter odpira prostor za nadaljnji razvoj.
Keywords: mobilne rešitve, športno streljanje, optični senzor, računalniški vid, prototipni sistem
Published in DKUM: 23.09.2025; Views: 0; Downloads: 18
Full text (1,61 MB)
This document has many files! More... |
4. Interaktivni šahovski robot z računalniškim vidom in algoritmi umetne inteligence : magistrsko deloAnže Ostruh, 2025, master's thesis Abstract: V magistrskem delu je bil zasnovan in implementiran prototip interaktivnega robotskega sistema za igranje šaha, ki temelji na integraciji metod računalniškega vida in algoritmov umetne inteligence. Sistem je bil preizkušen v laboratorijskem okolju, kjer je z visoko natančnostjo zaznaval poteze igralca tudi v spremenljivih svetlobnih pogojih, obenem pa je šahovski robot zagotavljal zanesljivo izvajanje potez. Rezultati potrjujejo izvedljivost in robustnost zasnovanega sistema ter nakazujejo njegov potencial kot izhodišče za nadaljnje raziskave in razvoj na področju interakcije med človekom in robotom.
Keywords: kolaborativni robot, konvolucijske nevronske mreže, računalniški vid, šah, umetna inteligenca
Published in DKUM: 05.09.2025; Views: 0; Downloads: 70
Full text (8,18 MB) |
5. Analiza odbojkarske igre z uporabo algoritmov računalniškega vida in strojnega učenjaMarko Plankelj, 2025, master's thesis Abstract: Sodobne tehnologije v zadnjih letih približujejo šport širšemu krogu ljudi z različnimi interaktivnimi podatki med prenosi, zmanjšajo možnost človeške napake, hkrati pa izboljšujejo rezultate tekmovalcev z analizo med tekmo ali informacijami o področjih, ki jim je smiselno nameniti dodatno pozornost na treningih. Tako smo v magistrskem delu skozi teoretičen in praktičen del s pomočjo razvoja aplikacije, ki temelji na konvolucijskih nevronskih mrežah U-Net in YOLOv8 za zaznavo odbojkarskega igrišča ter sledenju premikanju žoge, predstavili možnost uporabe napredne analize posnetkov odbojkarske tekme. S pomočjo uporabe aplikacije lahko uporabnik spozna priložnosti, ki jih, med drugim tudi v športu, ponuja uporaba sodobnih tehnologije.
Keywords: računalniški vid, konvolucijske nevronske mreže, odbojka, spletna aplikacija
Published in DKUM: 01.04.2025; Views: 0; Downloads: 84
Full text (2,97 MB) |
6. Razpoznava objektov ter napovedovanje njihovega obnašanja v aplikacijah za avtonomno vožnjo : magistrsko deloNiko Kolar, 2024, master's thesis Abstract: V magistrskem delu smo se osredotočili na raziskovanje in implementacijo sistema za avtonomno vožnjo, ki služi kot osnova za sprejemanje odločitev. Informacije iz okolice vozila pridobivamo zgolj s pomočjo kamere. Za implementacijo smo uporabili dve vrsti kamer, in sicer monokularno ter stereo. Nad podatki monokularne kamere smo implementirali algoritme za prepoznavanje objektov v okolici vozila, sledenje tem objektom skozi zaporedje slik, zaznavanje voznega pasu, določanje pozicije vozila na njem in ocenjevanje časa do roba vozišča. Podatke stereo kamere smo uporabili za določanje razdalje do prepoznanih objektov ter konstrukcijo 3D strukture okolice premikajočega se vozila.
Keywords: avtonomna vožnja, stereo vid, računalniški vid, konvolucijske nevronske mreže
Published in DKUM: 14.10.2024; Views: 0; Downloads: 38
Full text (3,98 MB) |
7. Primerjava modernih konvolucijskih nevronskih mrež na problemu segmentiranja slik : diplomsko deloIvana Dukarić, 2024, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu smo preučevali in analizirali rezultate arhitektur konvolucijskih nevronskih mrež na problemu binarne segmentacije. V teoretičnem delu smo preučili arhitekture konvolucijskih nevronskih mrež SegFormer, DeepLapV3+, Gated-SCNN, Segmenter, FastFCN in TopFormer. V praktičnem delu diplomskega dela smo mreže SegFormer, Segmenter, FastFCN in TopFormer učili segmentirati slike na podatkovnih množicah Cityscapes in ADE20K. Mreže smo učili binarne segmentacije vozil. Mrežo SegFormer smo še dodatno učili na problemu binarnega segmentiranja ljudi. Dobljene rezultate smo analizirali in jih ovrednotili z evalvacijskimi metrikami. Za ocenjevanje uspešnosti smo uporabili metrike točnost, priklic, natančnost, IoU in F1 oceno. Najboljše rezultate za problem binarnega segmentiranja vozil smo dobili s pomočjo mreže SegFormer na podatkovni zbirki Cityscapes. Na podatkovni zbirki ADE20K smo za enak problem segmentacije dobili najboljše rezultate za mrežo Segmenter. Najslabše sta se izkazali mreža TopFormer na podatkovni zbirki Cityscapes in mreža FastFCN na podatkovni zbirki ADE20K.
Keywords: binarna segmentacija, konvolucijske nevronske mreže, primerjava mrež, evalvacijske metrike, računalniški vid
Published in DKUM: 26.04.2024; Views: 506; Downloads: 101
Full text (3,19 MB) |
8. Napredki v prepoznavanju objektov in sledenju v realnem času: Povezava med računalniškim vidom in umetno inteligenco : diplomsko deloKristjan Petauer, 2023, undergraduate thesis Abstract: Diplomsko delo obravnava področje prepoznavanja objektov in sledenja v realnem času, s povezavo med računalniškim vidom in umetno inteligenco. Opiše metode za prepoznavanje in sledenje objektom, njihovo integracijo v naprave, uporabo, prednosti, slabosti, tehnične in etične ovire ter praktični primer uporabe s Pythonom, OpenCV in NumPy.
Keywords: Računalniški vid, umetna inteligenca, prepoznava objektov, etične ovire
Published in DKUM: 03.11.2023; Views: 621; Downloads: 72
Full text (2,77 MB) |
9. Razpoznavanje drevesnih značilnosti iz fotografije s pomočjo konvolucijskih nevronskih mrež : diplomsko deloŽan Hozjan, 2022, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu implementiramo sistem za razpoznavanje drevesnih značilnosti iz fotografije. Sistem v obliki mobilne aplikacije omogoča zajem fotografije drevesa in razpoznavo drevesnih značilnosti na zajeti fotografiji. Na podlagi razpoznanih značilnosti ter podane razdalje med drevesom in mobilno napravo sistem oceni višino in biomaso drevesa ter količino ogljika, ki ga vsebuje. V mobilni aplikaciji je moč nastale zapise med seboj primerjati, ter tako spremljati rast drevesa. Tekom diplomskega dela opišemo zgradbo sistema, razložimo delovanje posameznih funkcij in podamo rezultate.
Keywords: razpoznavanje drevesnih značilnosti, konvolucijske nevronske mreže, računalniški vid, TensorFlow, mobilno računalništvo, postavitev strežniške arhitekture, odjemalec-strežnik
Published in DKUM: 24.10.2022; Views: 740; Downloads: 94
Full text (6,33 MB)
This document has many files! More... |
10. Iskanje položaja objekta v prostoru z eno kamero : magistrsko deloJaka Pustavrh, 2022, master's thesis Abstract: Namen te naloge je izdelati robota, ki s pomočjo ene kamere najde položaj objekta v prostoru. Končni izdelek je robotska roka s 3 prostostnimi stopnjami, izdelana iz jekla. V navpičnem iztegnjenem položaju meri približno 840 mm. Premikanje je izvedeno preko lastnih algoritmov in PID regulacije. Glavno gonilo robotske roke so BLDC motorji v zvezi z reduktorji. Prenos gibanja na 3. osi robota je narejen z zobatim jermenom. Ob idealnih pogojim smo dosegli natančnost do 1 cm, na daljavo do 3 m. Naloga zajema izdelavo robota, načrtovanje vezja, krmiljenje, komunikacijo, izdelavo algoritmov in preizkus robotske roke.
Keywords: robotika, računalniški vid, meritev položaja objekta z eno kamero, robotska roka, 3 DOF
Published in DKUM: 30.03.2022; Views: 675; Downloads: 49
Full text (7,79 MB) |
