| | 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 / 321
First pagePrevious page12345678910Next pageLast page
1.
Zbiranje in analiza velike količine dnevniških zapisov računalniškega oblaka
Luka Orehar, 2020, master's thesis

Abstract: Opredeljena je problematika pregledovanja dnevniških zapisov ob izjemno veliki količini podatkov, zbranih v informacijskem oblaku ob povečevanju števila uporabnikov in kosov strojne opreme. Opisan je razvoj modela za centralno zbiranje dnevniških zapisov. Na podlagi izvedene raziskave je bilo ugotovljeno, da je ročno upravljanje dnevniških datotek časovno potratno in zelo naporno. Vpeljava programske opreme za pomoč pri upravljanju z dnevniškimi zapisi je tako nujna. Sistem za centralno beleženje dnevniških zapisov nam bistveno olajša iskanje problemov, saj ponuja uporabniku zelo prijazen spletni vmesnik in učinkovito avtomatizacijo ključnih opravil. Poleg tega nam sistem omogoča vpogled v dogajanje tudi, če nam strojna oprema zaradi nepravilnega delovanja ni dosegljiva.
Keywords: Dnevniški zapisi, Računalniški oblak, EFK stack, OpenStack
Published: 02.04.2021; Views: 75; Downloads: 3
.pdf Full text (935,21 KB)

2.
Ocenjevanje starosti osebe na osnovi digitalnih posnetkov z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež
Tilen Krel, 2021, master's thesis

Abstract: Magistrsko delo se ukvarja z ocenjevanjem starosti osebe na osnovi digitalnih posnetkov z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Razvit in implementiran je bil lasten model konvolucijske nevronske mreže za ocenjevanje starosti osebe iz digitalnega posnetka. Kot osnova za naš model je bila uporabljena in modificirana obstoječa arhitektura konvolucijske nevronske mreže VGG-Face, namenjena razpoznavanju obrazov. Za učenje in testiranje sta bili uporabljeni bazi podatkov IMDB-WIKI in FG-NET. Na bazi podatkov IMDB-WIKI je bila dosežena povprečna napaka med dejansko in ocenjeno starostjo 6,7 leta, na bazi podatkov FG-NET pa z validacijsko metodo »izpusti-eno-osebo« izračunana povprečna napaka med dejansko in ocenjeno starostjo 3,9 leta. Dobljeni rezultati so primerljivi oziroma le malo zaostajajo za najuspešnejšimi metodami za ocenjevanje starosti osebe z digitalnega posnetka. Na tej osnovi se naš model ocenjuje kot primeren za uporabo v produkcijskih rešitvah.
Keywords: računalniški vid, konvolucijske nevronske mreže, globoko učenje, ocenjevanje starosti
Published: 17.02.2021; Views: 106; Downloads: 24
.pdf Full text (1,01 MB)

3.
Pomočnik za igro Briškola na računalniku Raspberry Pi
Luka Ernestini, 2020, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo opisali potek izvedbe pomočnika igri Briškola z uporabo računalnika Raspberry Pi. Razvili smo aplikacijo, ki igralcem nudi nabor uporabnih informacij med udeležbo in po koncu igre. Na ta način smo poskusili obogatiti igralno izkušnjo tako novincem kot poznavalcem igre. Opisali smo stanje tehnike, ki nam je izvedbo omogočila, nato pa predstavili strojno in programsko rešitev. Za konec smo še analizirali in podali predloge možnih razširitev sistema.
Keywords: Raspberry Pi, Briškola, računalniški vid, Node.js
Published: 04.11.2020; Views: 55; Downloads: 9
.pdf Full text (3,80 MB)

4.
Prepoznava divjih živali na slikah z uporabo rezidualnih nevronskih mrež
Mitja Lakič, 2020, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu se ukvarjamo s prepoznavanjem divjih živali na slikah z uporabo rezidualnih nevronskih mrež. Namen diplomskega dela je predstaviti rezidualne nevronske mreže in probleme, ki jih te mreže rešujejo. Pri prepoznavanju živali smo se omejili na 10 različnih kategorij divjih živali, podatkovna množica pa je bila sestavljena iz 10.000 slik. Rešitev smo razvili s pomočjo programskega jezika Python in programske knjižnice PyTorch. Primerjali smo rezultate treh različnih modelov nevronskih mrež, kjer je najboljši model dosegel 99,9-% točnost prepoznavanja. Ugotovili smo, da rezidualne nevronske mreže z uporabo preskočnih povezav zelo ugodno vplivajo na točnost modela, pri tem pa se najbolje izkažejo modeli, ki so bili predhodno naučeni.
Keywords: rezidualna nevronska mreža, računalniški vid, prepoznavanje divjih živali, globoko učenje, izginjajoči gradient
Published: 03.11.2020; Views: 105; Downloads: 31
.pdf Full text (2,67 MB)

5.
Analiza napak pri 3D tiskanju hiš s postopki računalniškega vida
Martin Abram, 2020, undergraduate thesis

Abstract: V okviru tega diplomskega dela smo se ukvarjali z analizo in proučevanjem napak, ki nastanejo v širini betonskih slojev pri 3D tiskanju hiš. Zaradi gostote materiala, vodo-cementnega faktorja, temperature in hitrosti nanašanja materiala se sloji neenakomerno nanašajo drug na drugega. Izdelali smo strojno-programski sistem s katerim izboljšamo natančnost 3D tiskanja. Razvili in implementirali smo algoritem za prepoznavo in analiziranje napak pri 3D tiskanju hiš ter android aplikacijo, ki ta algoritem uporablja. Za prepoznavanje napak smo uporabili tehnike računalniškega vida in se opirali na vizualne informacije, pridobljene s klasičnimi kamerami RGB. Rezultate smo analizirali s pomočjo predpripravljenih posnetkov tiskanja zidu v različnih pogojih. Dobljene rezultate smo primerjali z želeno vrednostjo širine sloja, izmerjena odstopanja pa smo v povratni zanki uporabili za korigiranje 3D tiskanja. Z našo rešitvijo bo gradnja oziroma "tiskanje" hiš kvalitetnejše in hitrejše, saj ne bo nepotrebnih zastojev pri ponovni obdelavi napačno izdelanega zidu. Poraba materiala bo manjša, zid pa bo bolj gladek.
Keywords: 3D tisk, računalniški vid, linijski laser, kamera
Published: 02.11.2020; Views: 54; Downloads: 14
.pdf Full text (2,21 MB)

6.
Ustvarjalno reševanje problema zaposlitvenih možnosti mladih v času korona krize
Viktorija Špes, 2020, undergraduate thesis

Abstract: Namen dela diplomskega projekta je ustvarjalno reševanje problema zaposlitvenih možnosti mladih v času korona krize z uporabo izbranih metod. V prvem delu diplomskega projekta smo spoznali zastavljen problem brezposelnosti mladih in vzroke zanj ter možne oblike zaposlitve. V drugem delu smo teoretično spoznali tehnike, s katerimi obravnavamo zastavljen problem, in jih praktično uporabili na našem primeru. Obravnavali smo tri metode za definiranje problemov in priložnosti, in sicer tehniko W za definiranje problema, tehniko petih zakajev za spoznavanje bistva problema, ter tehniko ribja kost za ugotavljanje vzrokov problema. Nadalje smo uporabili program Web-HIPRE za podporo večkriterijskemu odločanju, s pomočjo katerega smo na podlagi alternativ, kriterijev in podkriterijev pridobili končne rezultate najprimernejše možnosti zaposlitve mladih v času korona krize. Ugotovili smo, da je ribja kost najprimernejša tehnika za definiranje obravnavanega problema, saj nam hitro pokaže težave in vzroke, ki se pojavijo pri iskanju zaposlitve mladih. S programom Web-HIPRE smo ugotovili, da se je za najprimernejšo rešitev izkazala zaposlitev v tujini, saj ima najvišjo agregirano vrednost, vendar nam je gradientna analiza občutljivosti pokazala, da gre za občutljivo rešitev glede na spremembo uteži kriterijev na prvi ravni.
Keywords: zaposlitev mladih, korona kriza, ustvarjalno reševanje problemov, računalniški program Web-HIPRE, večkriterijsko odločanje
Published: 23.10.2020; Views: 215; Downloads: 67
.pdf Full text (1,77 MB)

7.
Algoritmi v pravu: določanje višine odškodnine za nepremoženjsko škodo s pomočjo računalniškega programa
Katja Piršič, 2019, master's thesis

Abstract: V modernem svetu nas na vsakem koraku spremlja množica podatkov, iz katerih težko izluščimo informacije. To se v sodnih postopkih lahko odraža tudi na kognitivni preobremenjenosti sodnikov, ki se posledično postopoma začnejo oddaljevati od načela enakosti in enakega varstva pravic. V magistrskem delu zato stremim k novi rešitvi, ki bi sodnikom lahko pomagala pri obvladovanju informacij, prejetih v pravdnem postopku zaradi nastale nepremoženjske škode. Magistrsko delo prikazuje zamišljeni koncept računalniškega programa »Nepremoženjska škoda v1.0«, ki temelji na algoritmu nadzorovanega strojnega učenja in bi sodniku v civilnem postopku pomagal pri določanju višine odškodnine za nepremoženjsko škodo. Zagovarjam tezo, da bi se s tako tehnološko rešitvijo, če bi jo v postopke vpeljali nemudoma, že spoštovalo ustavne in zakonske garancije do te mere, da bi bila njena uporaba zakonita. Poleg tega bi se z zamišljenim konceptom računalniškega programa zagotovila večja pravičnost in enakopravnost oškodovancev, sodniki bi bili zaradi nje kognitivno razbremenjeni, sodni zaostanki in poraba proračunskih sredstev bi se znižala, kar bi v javnosti povrnilo oziroma utrdilo zaupanje v sodni sistem. Prav tako ocenjujem, da bi bile z uporabo navedenega programa spoštovane določbe, ki se nanašajo na varstvo osebnih podatkov. Tovrsten program še vedno ne bi mogel nadomestiti sodnika na njegovem delovnem mestu, temveč bi mu lahko služil zgolj kot pripomoček. Ker se pravosodni sistem v Sloveniji v zadnjem desetletju z namenom optimizacije in objektivizacije sodnih postopkov trudi vzpostaviti nov, posodobljen sistem informacijskih rešitev, ne vidim ovire, da omenjenega konceptualnega programa v Sloveniji tako de facto kot de iure ne bi uporabljali že sedaj.
Keywords: Določanje višine odškodnine, nepremoženjska škoda, odškodnina, sodna praksa, osebni podatki, GDPR, načelo enakosti, avtomatizirano odločanje, algoritmi, umetna inteligenca, računalniški programi, veliko podatkovje.
Published: 17.12.2019; Views: 486; Downloads: 109
.pdf Full text (912,96 KB)

8.
Razpoznavanje čustvenih izrazov s pomočjo globokih nevronskih mrež
Gregor Štefanič, 2019, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo se ukvarjali z razpoznavanjem čustvenih izrazov z digitalnih slik obrazov. Razpoznavali smo med sedmimi čustvenimi izrazi, vključno z nevtralnim. Pregledali smo obstoječa dela na področju razpoznavanja čustvenih izrazov, preučili globoke nevronske mreže in pripravili arhitekturo, ki je primerna za razpoznavanje čustvenih izrazov s slik. Uporabili smo arhitekturo z residualno nevronsko mrežo. Našo rešitev smo razvili s pomočjo ogrodja TensorFlow in programskega vmesnika Keras. Implementirali in preizkusili smo jo na mešanih slikah iz podatkovnih baz JAFFE, CK in MMI. Natančnost razpoznavanja čustvenih izrazov na 1017 testnih slikah z našo nevronsko mrežo je bila v povprečju 99,3-odstotna, kar je primerljivo oziroma boljše od sorodnih del.
Keywords: razpoznavanje čustvenih izrazov, globoka nevronska mreža, računalniški vid, residualna nevronska mreža
Published: 23.11.2019; Views: 324; Downloads: 101
.pdf Full text (1,37 MB)

9.
Prepoznavanje aktivnosti osebe iz zaporedja slik z globokimi povratnimi nevronskimi mrežami
David Pintarič, 2019, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu se ukvarjamo s problemom prepoznavanja aktivnosti osebe iz zaporedja slik, pri čemer prepoznavo poskušamo izboljšati z upoštevanjem časovne komponente. To dosežemo z uporabo povratnih nevronskih mrež. Omejili smo se na naslednje aktivnosti: oseba ni v ravnovesju, se pripogiba, stoji, sedi, leži, hitro hodi, počasi hodi in pada. Pregledali smo obstoječe postopke prepoznavanja, preučili povratne nevronske mreže, pripravili množico podatkov, zasnovali algoritem, izvedli eksperimente in na koncu analizirali rezultate. Rezultati na 25 označenih videoposnetkih so pri uporabi povratne nevronske mreže pokazali 83,24 % povprečno natančnost pri uporabi tipa zaporedje v vektor in 75,53 % povprečno natančnost pri uporabi tipa zaporedje v zaporedje. Kljub temu da so dobljeni rezultati boljši od tistih, kjer ne upoštevamo časovne komponente, ugotavljamo, da povratne nevronske mreže zaradi računske zahtevnosti niso vedno najboljša izbira.
Keywords: računalniški vid, povratna nevronska mreža, pomnilna celica LSTM, pomnilna celica GRU, globoko učenje, detekcija oseb, prepoznavanje aktivnosti osebe
Published: 23.11.2019; Views: 422; Downloads: 126
.pdf Full text (3,78 MB)

10.
Snovanje sistema za brezžično upravljanje pametnega vozila na mikrokrmilniku ESP32 Feather
Klemen Podpadec, 2019, undergraduate thesis

Abstract: Osrednja tema diplomske naloge je računalniški sistem, ki s povezavo več samostojnih razvojnih plošč omogoča kontroliranje in samodejno parkiranje vozila. Izdelava diplomske naloge vključuje modifikacijo modela vozila na daljinsko upravljanje, razvoj programske opreme za dva mikrokrmilnika ESP32 Feather in mikroračunalnik Raspberry Pi 3 Model B+, uporabo senzorjev razdalje in kontrolo motorjev vozila. Samodejno parkiranje se izvede ali s pomočjo računalniškega programa ali s pomočjo daljinskega upravljalca.
Keywords: avtonomna vožnja, brezžično upravljanje, računalniški sistem, samodejno parkiranje
Published: 11.11.2019; Views: 363; Downloads: 65
.pdf Full text (2,68 MB)

Search done in 0.3 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica