<?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://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=106230"><dc:title>Uporaba globokega učenja pri pripravi hrane v malih gospodinjskih aparatih</dc:title><dc:creator>Novak,	Marko	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Kononenko,	Igor	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Kukar,	Matjaž	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>umetne nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>globoko učenje</dc:subject><dc:subject>gospodinjski aparati</dc:subject><dc:subject>analiza fotografij</dc:subject><dc:subject>smetana</dc:subject><dc:description>Hiter razvoj na področju vgrajenih sistemov v zadnjih letih danes omogoča vgrajevanje zmogljivih procesnih enot v mnoge naprave. Priprava hrane je eno od področij, kjer lahko uporaba takšnih tehnologij olajša vsakodnevna opravila ter prispeva k boljšim rezultatom. V diplomski nalogi smo testirali možnost uporabe kamere in umetnih nevronskih mrež za nadzor stepanja smetane v naprednih kuhinjskih mešalnikih. Najprej smo naredili več posnetkov stepanja smetane ter posamezne fotografije iz posnetkov označili glede na stopnjo stepenosti smetane. Predstavili smo nekaj pomembnejših nevronskih mrež za analizo fotografij (AlexNet, MobileNet, NasNet) ter testirali, kako se nevronske mreže, naučene na podlagi ustvarjene baze fotografij, obnesejo v praksi. Rezultati so pokazali, da lahko tako naučena nevronska mreža doseže primerno točnost, tudi ko so posnetki narejeni v drugačnih pogojih kot posnetki, ki smo jih uporabili pri učenju.</dc:description><dc:date>2019</dc:date><dc:date>2019-02-13 11:25:05</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>106230</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>