| Title: | Uporaba konvolucijskih nevronskih mrež za detektiranje krošenj dreves |
|---|
| Authors: | ID Škrlj, Janez (Author) ID Potočnik, Božidar (Mentor) More about this mentor...  |
| Files: | VS_Skrlj_Janez_2025_(3).pdf (3,69 MB) MD5: 7A8A3AC54A4FE9F2737863F37B464FD3
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Bachelor thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.11 - Undergraduate Thesis |
|---|
| Organization: | FERI - Faculty of Electrical Engineering and Computer Science
|
|---|
| Abstract: | 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. |
|---|
| Keywords: | strojno učenje, konvolucijske nevronske mreže, model “You Only Look Once“ (YOLO), računalniški vid, prepoznava objektov s slike |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [J. Škrlj] |
|---|
| Year of publishing: | 2025 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-93447  |
|---|
| UDC: | 004.85.032.26:004.932(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 21678  |
|---|
| Publication date in DKUM: | 01.10.2025 |
|---|
| Views: | 187 |
|---|
| Downloads: | 43 |
|---|
| Metadata: |  |
|---|
| Categories: | KTFMB - FERI
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |