1. Razvoj funkcionalno varnih sistemov z uporabo orodja c2000 SafeTI na primeru vodenja sistema močnostne elektronikeFerdin Shotani, 2021, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu je predstavljeno snovanje in oblikovanje pretvornika navzgor, ki smo ga
krmilili z pulzno širinskim modulatorjem z uporabo mikrokrmilnika TMS320F28379D. Namen
magistrske naloge je bil sistemsko oblikovanje in načrtovanje sheme ter izdelava ustreznega
tiskanega vezja, ki bo primerno za avtomobilsko industrijo in bo imelo ustrezne komponente
ter bo delovalo skladno s standardi funkcionalne varnosti v avtomobilski industriji. Na področju
funkcionalne varnosti smo se želeli čim bolj približati varnostnim zahtevam avtomobilske
industrije, zato smo naredili varnostno analizo ASIL in FMEA za nadaljnje izboljšave. Magistrsko
delo vsebuje še postopek izdelave tiskanega vezja v programu Altium Designer in izvedbo
eksperimentalnih meritev valovitosti toka in izhodne napetosti.
Ključne besede: močnostna elektronika, funkcionalna varnost, pretvornik navzgor, LiDAR
sistemi, vodenje, ISO 26262.
Objavljeno: 26.02.2021; Ogledov: 20; Prenosov: 3
 Celotno besedilo (2,13 MB) |
2. Ojačevalnik z merilnim mostičemVinko Medved, 2021, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu sta opisana razvoj in izdelava ojačevalnika z merilnim mostičem. Na začetku je kratek opis načrtovanja vezja, ki sem ga realiziral v sklopu predmetov Projekt 1 in Projekt 2. V nadaljevanju pa je opisan celoten postopek razvoja in izdelave ojačevalnika z merilnim mostičem. Diplomsko delo vsebuje tehnične specifikacije ojačevalnika z merilnim mostičem, opis programskega in tehniškega dela ter oceno stroškov izdelave in preizkušnjo z eksperimentnimi meritvami. Eksperimentalne meritve so bile narejene na primeru merjenja teže s pomočjo merilnega lističa, nameščenega na ploščici, na katero sem nalagal uteži.
Ključne besede: ojačevalnik, mostič, NI Multisim, Ultiboard
Objavljeno: 26.02.2021; Ogledov: 14; Prenosov: 1
Celotno besedilo (1,08 MB) |
3. |
4. |
5. |
6. |
7. |
8. |
9. Ocenjevanje starosti osebe na osnovi digitalnih posnetkov z uporabo konvolucijskih nevronskih mrežTilen Krel, 2021, magistrsko delo Opis: 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.
Ključne besede: računalniški vid, konvolucijske nevronske mreže, globoko učenje, ocenjevanje starosti
Objavljeno: 17.02.2021; Ogledov: 40; Prenosov: 13
Celotno besedilo (1,01 MB) |
10. Ogrodje NiaAML za samodejno strojno učenjeLuka Pečnik, 2021, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu smo raziskali področje samodejnega strojnega učenja in natančneje metodo za samodejno strojno učenje, imenovano NiaAML. Osredotočili smo se predvsem na iskanje klasifikacijskih cevovodov s pomočjo stohastičnih populacijskih algoritmov po vzorih iz narave. S pomočjo programskega jezika Python in knjižnic, ki jih ponuja, smo razvili istoimensko ogrodje za samodejno strojno učenje NiaAML, namenjeno iskanju in optimizaciji klasifikacijskih cevovodov. V ogrodju smo metodo NiaAML poskusili še izboljšati, nato pa smo primerjali rezultate med originalno in spremenjeno metodo NiaAML.
Ključne besede: algoritmi po vzorih iz narave, klasifikacijski cevovodi, samodejno strojno učenje
Objavljeno: 17.02.2021; Ogledov: 50; Prenosov: 11
Celotno besedilo (885,17 KB) |
