Projekta mērķis: Sadarbībā ar SIA “MONDOT”, izveidot uz neironu tīkla balstītu un pret skaitļošanas jaudām efektīvu moduli, kurš novērošanas kameru video spētu detektēt vairāku klašu objektus (cilvēkus, vieglās automašīnas, smagās automašīnas utt.)

  • Izpētīt dažādu neironu tīklu modeļu izmantošanas iespējamību objektu detektēšanai video plusmā, par pamatu izmantojot EDI vadošā pētnieka Roberta Kadiķa izstrādātu, uz rekurento neironu tīklu balstītu metodi RNN-VDL (uz RNN tīkla bāzēta virtuāla detektēšanas līnija).
  • Izveidot specifisku datu marķēšanas rīku ar ērtu lietotāja saskarni, ar kuru izveidot apmācībai nepieciešamās datu kopas.
  • Uzlabot esošo detektēšanas metodi, ļaujot tai detektēt dažādu klašu objektus reizē, un piemeklēt efektīvākos un precīzākos neironu tīklu modeļus un to parametrus.
  • Iegult apmācīto modeli uz Raspberry Pi 4, nodemonstrējot objektu detektēšanu video reālā laikā.
Datu marķēšanas programmas lietotoāja saskarne

Pētījums notiek Latvijas elektrisko un optisko iekārtu ražošanas nozares kompetences centra (Nr.1.2.1.1/18/A/006) ietvaros.

Iesaistītie zinātnieki

    Mg. sc. ing. Anatolijs Zencovs

    Zinātniskais asistents

    67558129
    [protected]
    Mg. math. Laura Leja

    Zinātniskā asistente

    +371 67558147
    [protected]
    Mg.sc.ing. Ivars Namatēvs

    Pētnieks

    +371 67558-129
    [protected]
    Dr. sc. ing. Roberts Kadiķis

    Vadošais pētnieks

    +371 67558206
    [protected]