1.
Uporaba konvolucijskih nevronskih mrež za detektiranje krošenj drevesJanez Škrlj, 2025, diplomsko delo
Opis: 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.
Ključne besede: strojno učenje, konvolucijske nevronske mreže, model “You Only Look Once“ (YOLO), računalniški vid, prepoznava objektov s slike
Objavljeno v DKUM: 01.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 25
Celotno besedilo (3,69 MB)