Uporaba globokega učenja za semantično segmentacijo okolja morskih plovilGRAH, MARCEL (Avtor) Perš, Janez (Mentor) umetna inteligencasemantična segmentacijakonvolucijska nevronska mreža.Z napredkom razvoja računalniške tehnologije se je znatno povečala tudi moč umetne inteligence. V diplomskem delu so opisani postopek izdelave, učenje in rezultat uporabljene nevronske mreže. Glavni cilj dela je bila izdelava klasifikacije posameznih objektov, zajetih s kamero GoPro. Ta je pritrjena na vrhu samovozečega čolna. Z uporabo segmentacije lahko zazna objekte v okolici. Postopek določanja klasifikacije posameznemu slikovnemu gradivu se imenuje semantična segmentacija. Zaradi pomanjkanja morskih učnih baz je bilo treba pridobiti lastne učne slike. V diplomskem delu sta opisana zgradba in delovanje konvolucijske nevronske mreže. Ta je sestavljena iz dveh delov: prvi se imenuje kodirnik in se uporablja za prepoznavo objektov, drugi pa se imenuje dekoder in podatkom kodirnika določi prostorsko lokacijo. Ob koncu diplomskega dela so predstavljeni rezultati in meritve, pridobljene z uporabo nevronske mreže. Glede na pridobljene rezultate je bilo treba ugotoviti, ali se sistem lahko zanesljivo uporablja kot eden od ladijskih senzorjev za prepoznavanje oklice. Preverilo se je tudi, kako različni dejavniki, kot so lokacija, velikost slike in kakovost slike, vplivajo na pridobljene rezultate.20202020-05-20 14:30:01Diplomsko delo/naloga116170sl