<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=95983"><dc:title>Spremljanje gostote in hitrosti prometa z uporabo kamere na platformi RPI</dc:title><dc:creator>Kozole,	Jure	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Verber,	Domen	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>Računalniški vid</dc:subject><dc:subject>Umetna inteligenca</dc:subject><dc:subject>Zaznavanje vozil</dc:subject><dc:subject>Sledenje objektov</dc:subject><dc:subject>Ocena hitrosti</dc:subject><dc:subject>Robne naprave</dc:subject><dc:subject>Raspberry Pi</dc:subject><dc:subject>Coral TPU</dc:subject><dc:description>Magistrsko delo obravnava razvoj sistema za spremljanje gostote in hitrosti prometa z uporabo kamere na platformi Raspberry Pi in pospeševalnika Coral TPU. Namen raziskave je zasnova cenovno dostopnega in energetsko učinkovitega sistema, ki lokalno v realnem času obdeluje videoposnetke brez zunanje infrastrukture. Sistem temelji na metodah računalniškega vida in umetne inteligence ter omogoča zaznavanje, sledenje, razvrščanje in ocenjevanje hitrosti vozil. Za zaznavanje je uporabljen prilagojen obstoječ model, za sledenje pa algoritem SORT, medtem ko se hitrost ocenjuje z analizo zaporednih slik prek več virtualnih črt brez dodatnih senzorjev. Delo prikazuje celoten proces načrtovanja, implementacije in delovanja sistema na robni napravi</dc:description><dc:publisher>[J. Kozole]</dc:publisher><dc:date>2025</dc:date><dc:date>2025-11-18 09:29:14</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>95983</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>