| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 867
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
Razvoj sistema detekcije objektov za avtonomna vozila z uporabo tehnologije LiDAR
Peter Fekonja, 2021, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu je predstavljena uporaba LiDAR sistemov in globokega učenja v kontekstu avtonomnih vozil. Delo vključuje teoretično in eksperimentalno delo. V teoretičnem delu predstavimo aktualne rešitve za razvoj LiDAR sistemov, najpogosteje uporabljene pristope za globoko učenje in metode obdelave LiDAR točkovnih oblakov z nevronskimi mrežami. Prav tako so predstavljeni aktualni senzorski sistemi na trenutni generaciji avtonomnih vozil, podatkovne baze namenjene učenju nevronskih mrež za uporabo v avtonomnih vozilih in trenutna generacija nizkocenovnih LiDAR senzorjev. V eksperimentalnem delu naloge je podrobno predstavljena zmogljivost Livox Mid-40 LiDAR sistema ter njegova uporaba v lastni rešitvi za detekcijo objektov v prometu. Podrobno je predstavljen razvoj lastne nevronske mreže kot klasifikatorja, razvoj lastnega pristopa za lokalizacijo objektov in primerjava naših rešitev z že obstoječimi pristopi. Naš pristop k lokalizaciji objektov je dosegal boljše ali primerljive rezultate z obstoječimi metodami, v kombinaciji z našim klasifikatorjem pa bistveno slabše rezultate od trenutnih enovitih modelov nevronskih mrež s prenosom znanja.
Ključne besede: LiDAR, Livox Mid-40, avtonomna vozila, globoko učenje, klasifikacija, lokalizacija
Objavljeno: 01.03.2021; Ogledov: 0; Prenosov: 0
.pdf Celotno besedilo (8,28 MB)

2.
Razvoj sistema avtomatizacije doma na osnovi tehnologije lora
Mario Andrija Balug, 2021, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi smo predstavili razvoj sistema za avtomatizacijo doma, ki temelji na Lora tehnologiji. Namen naloge je bil razviti takšen komunikacijski sistem, ki lahko deluje tudi na večje razdalje in ga je mogoče integrirati v že obstoječ sistem za avtomatizacijo doma, ki ga je razvilo podjetje Home Control AS. Naloga podrobneje predstavlja sam razvojni process centralne procesne enote, ki jo potrebujemo kot pretvornik potokolov, in sicer med prehodom Home Control in Lora protokolom, ki smo jo razvili v sklopu magistrske naloge. Home Control AS sistem za pametno hišo že uporablja ”Zigbee”, “Z-Wave”, “Bluetooth” in “MQTT” protokole. Med njimi je še posebej zanimiv “MQTT” protokol, saj omogoča možnost razvoja “naredi sam-DIY” naprav, ki jih lahko upravljamo tudi preko pametnih telefonov. Za MQTT naprave lahko uporabljamo tudi standardno WiFi povezavo za povezavo s prehodom. Home Control AS tudi podpira MQTT knjižnice, ki jih lahko uporabimo z Arduino platformami ali platformami, ki bazirajo na sistemu Linux. Te knjižnjice vključujejo metode, ki jih potrebujemo za povezovanje s prehodom Home Control, in tudi metode za uporabo MQTT naprav. Vsi protokoli sicer zagotavljajo stabilno komunikacijo, problem pa je, ko je potrebno pošiljati podatke na razdaljah več sto metrov. Prehod Home Control namreč nima modula na tiskanem vezju, ki bi lahko pošiljal podatke na večjih razdaljah. Da bi ta problem odpravili, smo razvili centralno procesno enoto z uporabo platforme Raspberry Pi 3, ki temelji na sistemu Linux. Glavni namen te platforme je komunikacija z vsemi Lora napravami z uporabo LoRa-02 modula in ustvarjanje virtualnih MQTT naprav, ki bazirajo na konfiguraciji Lora naprav, ki so povezane na prehod Home Control. Tako lahko centralna procesna enota sprejme sporočila iz prehoda Home Control po MQTT protokolu, jih nato pretvori v format Lora protokola in na koncu pošlje Lora napravi. Magistrska naloga predstavlja tudi sam razvojni process modula, ki bazira na Lori tehnologiji. Lora modul je razvojna platforma, ki uporablja baterijsko napajanje, implementira Lora protokol, in ima na razpolago tudi pine za povezovanja različnih senzorjev. Pri avtomatizaciji domov tako lahko merimo temperaturo kleti, ali kontroliramo zalivanje trave na vrtu. Pripadajoče tiskano vezje smo razvili v programski opremi KiCad designer. Programska oprema za centralno kontrolno enoto je napisana v C++ programskem jeziku, ki je nato prevedena v izvršno kodo za ARM mikroprocesorje. Lora modul uporablja STM32L0 “low power” mikrokrmilnik ARM, medtem ko je programska oprema zanj napisana v C programskem jeziku z uporabo Cube MX za nastavitev periferije in ure mikrokrmilnika. Rezultati magistrske naloge so v celoti izpolnili cilje naloge. Lora naprava se lahko uspešno povezuje s centralno kontrolno enoto. Virtualna MQTT naprava je pri tem tudi dinamično ustvarjena na sami centralni kontrolni enoti in povezana s prehodom Home Control. Vsi ukazi poslani iz mobilne aplikacije na napravo Lora, so lahko tako preko centralne kontrolne enote uspešno sprejeti in sprocesirani. Med razvojnim procesom je sicer prihajalo tudi do težav, za katere smo morali poiskati ustrezne rešitve. Razviti sistem tako že generira mnogo idej za nadaljni razvoj, ima pa že v tej obliki možnost uporabe v številnih aplikacijah sistema avtomatizacije domov.
Ključne besede: Lora, avtomatizacija doma, raspberry pi, ARM mikrokrmilnik, MQTT protokol
Objavljeno: 01.03.2021; Ogledov: 0; Prenosov: 0
.pdf Celotno besedilo (2,07 MB)

3.
Razvoj funkcionalno varnih sistemov z uporabo orodja c2000 SafeTI na primeru vodenja sistema močnostne elektronike
Ferdin 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: 26; Prenosov: 3
.pdf Celotno besedilo (2,13 MB)

4.
Ocenjevanje starosti osebe na osnovi digitalnih posnetkov z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež
Tilen 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
.pdf Celotno besedilo (1,01 MB)

5.
Ogrodje NiaAML za samodejno strojno učenje
Luka 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: 51; Prenosov: 11
.pdf Celotno besedilo (885,17 KB)

6.
Vpliv mehkih faktorjev na kakovost programske opreme
Petar Stojkovski, 2020, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu bomo najprej razvrstili oz. kategorizirali dejavnike, ki vplivajo na učinkovitost programske opreme, potem jih bomo opredelili in utemeljili njihov vpliv na oblikovanje in kakovost programske opreme glede na uporabljeni model kot npr. McCall, Boehm, CMM, FURPS, Dromey, ISO itd. Prav tako bomo primerjali modele življenjskega cikla in opazovali vpliv mehkih faktorjev na kakovost programske opreme. Posebno pozornost bomo posvetili agilni metodologiji. Ugotovitve te študije namreč kažejo, da so mehki faktorji zelo pomembni pri kakovosti programske opreme in jim moramo v prihodnje posvetiti več pozornosti.
Ključne besede: mehki faktorji, trdi faktorji, kakovost, programska oprema, upravljanje, modeli kakovosti
Objavljeno: 16.02.2021; Ogledov: 46; Prenosov: 3
.pdf Celotno besedilo (1,01 MB)

7.
Ocenjevanje zaupanja v globokih nevronskih mrežah
Daniel Hari, 2020, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu so predstavljeni pristopi ocenjevanja zaupanja v globokih nevronskih mrežah na primeru razpoznave števk. Ti pristopi nam omogočajo izboljšavo kakovosti razpoznave števk, s čimer se približamo natančnosti človeka, ki za bazo MNIST znaša 97,5–98 %. V delu se bomo osredotočili predvsem na dva pristopa, in sicer z Bayesovim učenjem in vzorčenjem z izpustnimi sloji. Bayesovo učenje je matematično bolj zahteven postopek, saj deluje tako, da vsak vhodni podatek v nevronsko mrežo obravnavamo kot porazdelitev verjetnosti in ne kot deterministično določeno vrednost. Pri tehniki vzorčenja z izpustnimi sloji je za vsakim skritim slojem mreže dodan stohastični izpustni sloj, tako da lahko na izhod iz modela gledamo kot na naključni vzorec, ki je ustvarjen iz aposteriorne porazdelitve. Takšen postopek je sicer računsko manj zahteven, daje pa podoben rezultat. Magistrsko delo je sestavljeno iz teoretičnega in eksperimentalnega dela. V teoretičnem delu so predstavljeni pojmi, kot so umetna inteligenca in sestava nevronske mreže ter podroben opis Bayesovega učenja in vzorčenja z izpustnimi sloji. V eksperimentalnem delu so prikazani pristopi razpoznave števk z Bayesovim učenjem in pristopi, ki uporabljajo tehnike vzorčenja z izpustnimi sloji. Podana je tudi primerjava postopkov.
Ključne besede: umetna inteligenca, Bayesov pristop, izpustni sloji, strojno učenje.
Objavljeno: 29.01.2021; Ogledov: 49; Prenosov: 18
.pdf Celotno besedilo (2,94 MB)

8.
Uporaba programa energy manager pro v laboratorijskem sistemu za upravljanje z energijo
Rok Pušnik, 2020, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu je opisan laboratorijski eksperimentalni sistem, ki se uporablja za razvoj naprednega algoritma za upravljanje z energijo. Pojasnjeno je delovanje programa Energy Manager PRO z namenom ovrednotenja njegove ustreznosti za vključitev v laboratorijski eksperimentalni sistem, kjer bo uporabljen kot pomožno orodje pri razvoju samostojne odločitvene logike sistema za upravljanje z energijo zunaj omenjenega programa. Zaključno delo je mogoče uporabiti tudi kot pomoč pri začetku uporabe programa Energy Manager PRO, čemur so prilagojeni tudi opisi. Predstavljeno je delovanje programa po njegovi vključitvi v laboratorijski eksperimentalni sistem, kar predstavlja realen primer uporabe. Na koncu so dodani nasveti, koristni za ustrezno namestitev in delovanje programa.
Ključne besede: Energy Manager PRO, sistem za upravljanje z energijo, obdelava podatkov
Objavljeno: 28.01.2021; Ogledov: 37; Prenosov: 11
.pdf Celotno besedilo (4,89 MB)

9.
Razvoj strojno-programske opreme za modularen merilnik fizikalnih veličin
Marko Pavetić, 2020, magistrsko delo

Opis: Pričujoča magistrska naloga osvetljuje razvoj strojno-programske opreme (firmware) za modularno in splošno namensko napravo, ki omogoča merjenje različnih fizikalnih veličin. Hkrati omogoča naprava shranjevanje zajetih veličin na SD-kartico (Secure Digital) in prenos podatkov z uporabo brezžičnega Wi-Fi-omrežja in/ali mobilnega omrežja (GPRS). Shranjeni podatki se pošiljajo na oddaljeni strežnik in se lahko s pomočjo spletne platforme prikazujejo v realnem času. Pri zasnovi naprave je bil poudarek na ceni komponent, torej glede na obstoječe drage rešitve na trgu, ter na multifunkcionalnosti, saj je naprava splošnonamenska. Pri implementaciji kode je bil poudarek na optimizaciji, glede na to, da je naprava baterijsko napajana. Razvoj vezja je za imenovano napravo natančneje opisan v magistrskem delu kolege Tima Šmita.
Ključne besede: ESP32, meritve, modularna naprava, Wi-Fi, GSM, Adafruit, spletna platforma, mqtt, SMS, tipka, SD kartica, zapisovanje podatkov, shranjevanje podatkov, datalogger
Objavljeno: 14.01.2021; Ogledov: 62; Prenosov: 18
.pdf Celotno besedilo (5,23 MB)

10.
Napreden zaklepni sistem za avtomatska drsna vrata
Damian Murgec, 2020, magistrsko delo

Opis: Namen magistrske naloge je prikazati celoten inženirski pristop pri razvoju nove generacije električne ključavnice avtomatskih drsnih vrat. Opredelili smo probleme trenutne ključavnice in raziskali možne tipe alternativnih aktuatorjev. Naročili smo nekaj vzorcev različnih motorjev, izdelali lasten elektromagnetni aktuator in s pomočjo programskega orodja Altium Designer razvili tiskana vezja za izdelavo delujočih prototipov. Po napisani programski kodi za mikrokontroler, smo ključavnice skozi serijo preizkusov medsebojno primerjali in izbrali najbolj primerno ključavnico začetnim kriterijem.
Ključne besede: zaklepni sistem, servo pogon, koračni motor, razvoj tiskanega vezja, končni avtomat prehajanja stanj, avtomatska drsna vrata
Objavljeno: 06.01.2021; Ogledov: 86; Prenosov: 25
.pdf Celotno besedilo (3,61 MB)

Iskanje izvedeno v 0.62 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici