<?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=109332"><dc:title>Avtomatsko merjenje dolžin smučarskih skokov z globokimi nevronskimi mrežami</dc:title><dc:creator>Nabergoj,	David	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Kukar,	Matjaž	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>smučarski skoki</dc:subject><dc:subject>video meritve</dc:subject><dc:subject>meritve dolžin</dc:subject><dc:subject>globoko učenje</dc:subject><dc:subject>računalniški vid</dc:subject><dc:description>V diplomski nalogi obravnavamo problem avtomatskega merjenja dolžin smučarskih skokov na podlagi videoposnetkov.
Postopek razdelimo na dva podproblema: napovedovanje trenutka doskoka in določanje dolžine skoka. Prvega rešujemo s konvolucijsko nevronsko mrežo, ki za dano sličico videoposnetka skoka napove, ali je skakalec v zraku ali na tleh. Dolžino skoka določimo z uporabo klasičnih metod računalniškega vida, s katerimi najprej poiščemo točko stopal na sliki, nato pa z upoštevanjem oddaljenosti točke od merilnih črt pridobimo natančno dolžino. 
Konvolucijska nevronska mreža doseže klasifikacijsko točnost 93 %, celoten postopek določanja dolžine skoka pa srednjo absolutno napako 0.785 metra na relevantnem območju doskočišča. Napovedan trenutek doskoka se od resničnega razlikuje za približno eno sličico.
Rezultati diplomske naloge pomenijo prispevek k razvoju sodobnih sistemov za avtomatsko meritev dolžin smučarskih skokov v realnem času.</dc:description><dc:date>2019</dc:date><dc:date>2019-08-30 10:45:12</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>109332</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>