1. |
2. 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: 29
Full text (2,97 MB) |
3. 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: 29
Full text (3,98 MB) |
4. |
5. 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: 90
Full text (3,19 MB) |
6. |
7. Programsko orodje Watson - študija primeraLuka Pisovec, Igor Belič, 2002, published professional conference contribution Keywords: računalništvo, programska orodja, računalniški programi, Watson, baze podatkov, policija, študije primerov Published in DKUM: 11.03.2024; Views: 163; Downloads: 9
Full text (289,82 KB) |
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: 68
Full text (2,77 MB) |
9. Računalniški kriminal in poslovna informatikaSara Čagran, 2023, master's thesis Abstract: Vsi mislijo, da je kibernetski kriminal samo kraja osebnih podatkov nekoga. Toda pri opredelitvi izrazov lahko rečemo, da se „kibernetski kriminal nanaša na uporabo elektronske naprave (računalnika, prenosnega računalnika itd.) za krajo podatkov nekoga ali poskus škodovanja nekomu z uporabo računalnika. Poleg tega gre za nezakonito dejavnost, ki vključuje vrsto težav, od kraje do uporabe vašega sistema ali naslova IP kot orodja za storitev kaznivega dejanja.
Svet nenehno razvija nove tehnologije, zato se zdaj veliko zanaša na tehnologijo. Večina pametnih naprav je povezana z internetom. Obstajajo koristi in obstajajo tudi tveganja. Eno od tveganj je veliko povečanje števila kibernetskih kriminalitet, ni dovolj varnostnih ukrepov in operacij, ki bi pomagale zaščititi te tehnologije. Računalniška omrežja omogočajo ljudem v kibernetskem prostoru, da v nekaj sekundah dosežejo kateri koli povezani del sveta. Kibernetska kriminaliteta ima lahko različne zakone in predpise iz ene države v drugo, pri tem pa omenja tudi, da je prikrivanje sledi veliko lažje pri zagrešitvi kibernetske kriminalitete in ne resničnih kaznivih dejanj.
Organizacije sprejemajo e-poslovanje iz več razlogov in koristi. Nekatere od teh koristi vključujejo boljše upravljanje informacij, boljšo integracijo dobaviteljev in prodajalcev, boljše partnerstvo v kanalih, nižje transakcijske stroške, boljše razumevanje trga in razširjeno geografsko pokritost. Za uspešno izkoriščanje e-poslovanja je običajno potrebna kreativna povezava med strategijo organizacije in tehnologijo, ki jo podpira, in upravljanjem njihovih poslovnih aplikacij informacijske in komunikacijske tehnologije, ki so vse bolj integrirane in konvergentne ter omogočajo prilagodljivo vedenje podjetja in zaposlenih.
Kibernetski kriminal poudarja osrednjo vlogo omrežnih računalnikov v naših življenjih, pa tudi krhkost tako na videz trdnih dejstev, kot je identiteta posameznika. Kibernetski kriminal predstavlja za organe pregona velike in resne težave, saj se vsa dejanja lahko zgodijo med velikimi razdaljami na različnih lokacijah. Zaradi tega je za reševanje kibernetskega kriminala danes potrebno mednarodno sodelovanje. Internetno omrežje zajema cel svet in zato kriminalcem omogoča več skrivališč, tako virtualno kot tudi v resničnem svetu.
V globalni dobi kibernetskega kriminala se morajo organizacije zaščititi pred razširjenim obsegom groženj. Globalna perspektiva obveščanja o grožnjah je ena ključnih sestavin varnostne zaščite. Osredotočanje predvsem na osnovne zaščite kot npr. šifriranje podatkov, je še vedno ključno za vsa podjetja. Toda nove tehnologije in novi načini uporabe te tehnologije so razširili obseg groženj.
Mobilne naprave so se pojavile kot priljubljene tarče. Njihove varnostne zaščite so razmeroma šibke in zasnovane za enostavno uporabo z odvzetimi uporabniki, zaradi česar so omogočene zaščite še šibkejše. Poleg tega, ker stalni trend prinašanja lastne naprave (BYOD) vmešavanje osebnih in korporativnih podatkov na napravah, ti podatki postanejo dostopni prek mobilnih omrežij, ki so pogosto slabo zavarovana. Ko hekerji vdirajo v eno napravo lahko dostopajo do celotnega omrežja uporabnika.
Človeški dejavnik je še vedno najpomembnejši element varnosti in je najbolj zahteven. Visoko ciljno usmerjena e-poštna sporočila ali druga sporočila, ki nosijo zlonamerno programsko opremo, vendar se prikrivajo, kot da bi jih poslal prijatelj ali kolega, se je pojavila kot orožje izbire kibernetskega kriminala. Širjenje socialnih omrežij omogoča kibernetskim kriminalcem, da izsledijo povezave med posamezniki, kar vodi do učinkovitejšega ciljanja. Keywords: e-poslovanje, oblike e-poslovanja, varnost elektronskega poslovanja, računalniški kriminal, hekerji, penetracijski test, prihodnost računalniškega kriminala Published in DKUM: 10.10.2023; Views: 416; Downloads: 69
Full text (1,60 MB) |
10. 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: 81
Full text (6,33 MB) This document has many files! More... |