Uporaba konvolucijskih nevronskih mrež za detektiranje krošenj dreves

Škrlj, Janez

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Uporaba konvolucijskih nevronskih mrež za detektiranje krošenj dreves
Avtorji:	ID Škrlj, Janez (Avtor) ID Potočnik, Božidar (Mentor) Več o mentorju...
Datoteke:	VS_Skrlj_Janez_2025_(3).pdf (3,69 MB) MD5: 7A8A3AC54A4FE9F2737863F37B464FD3
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Diplomsko delo/naloga
Tipologija:	2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:	FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
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
Kraj izida:	Maribor
Založnik:	[J. Škrlj]
Leto izida:	2025
PID:	20.500.12556/DKUM-93447
UDK:	004.85.032.26:004.932(043.2)
COBISS.SI-ID:	21678
Datum objave v DKUM:	01.10.2025
Število ogledov:	183
Število prenosov:	43
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FERI
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:	CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:	To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:	26.06.2025

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Using convolutional neural networks for detecting tree canopies
Opis:	The thesis deals with the development of a computational model for the detection of tree canopy on the top-down image of a forest landscape. Based on a literature study, we found that the problem is most easily solved using convolutional neural networks. For the practical part of this thesis, we have chosen the YOLO (You only look once) recogniser. We have implemented our solution using YOLO v7 in the DarkNet toolbox. We have created our own collection of images captured by a drone. We split the dataset into training and test sets accordingly. The analysis of the obtained results showed that our solution is able to recognize tree canopy in top-down images of forests. The accuracy metric was above 90%, but the recall metric was slightly lower, i.e. around 50%. The thesis also gives some guidelines for the application of such learned models in forestry.
Ključne besede:	machine learning, convolutional neural networks, You Only Look Once (YOLO), computer vision, object recognition from images

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj