20.500.12556/DKUM-93619 Razvrščanje odpadkov s pomočjo globokih nevronskih mrež Waste sorting using deep neural networks Magistrsko delo se osredotoča na pomemben izziv učinkovitega razvrščanja odpadkov. Pravilna identifikacija in ločevanje odpadkov sta ključna za izboljšano ravnanje z njimi, višje stopnje recikliranja in zmanjšanje negativnih vplivov na okolje. V nalogi uporabljamo napredne tehnike globokega učenja, predvsem kompleksne umetne nevronske mreže, za natančno klasifikacijo odpadkov na podlagi slik. Cilj je optimizirati razvrščanje odpadkov z raziskovanjem in primerjavo različnih modelov globokega učenja, tehnik predobdelave slik ter prenosom znanja za izboljšanje natančnosti klasifikacije. Ugotovitve bodo prispevale k razvoju naprednih sistemov za ravnanje z odpadki in ohranjanju okolja. The master's thesis focuses on the significant challenge of effective waste sorting. Accurate identification and separation of waste are essential for improved waste management, higher recycling rates, and reducing negative environmental impacts. This study employs advanced deep learning techniques, particularly complex artificial neural networks, for precise waste classification based on images. The goal is to optimize waste sorting by exploring and comparing various deep learning models, image preprocessing techniques, and knowledge transfer to enhance classification accuracy. The findings will contribute to the development of advanced waste management systems and environmental conservation. strojno učenje globoko učenje klasifikacija slik razvrščanje odpadkov nevronske mreže machine learning deep learning image classification waste sorting neural networks true true false [T. Grneva] Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2025-07-07 23:17:24 2025-09-04 13:06:55 2025-10-21 09:43:05 0000-00-00 00:00:00 2025 0 Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.85:628.4.08(043.2) 254000899 MAG_Grneva_Teodora_2025.pdf MAG_Grneva_Teodora_2025.pdf 1 689D0DBC6DC3F62F68705C5A81738DCA 5d8126e40d32de8da8f91b315cdb7ba43c7b33e4db160aa6c01916de488a1922 afd634ce-5ce6-11f0-8f2d-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=193423 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0