<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Metoda računalniškega vida za dolgoročno sledenje dronov v realnem času</dc:title><dc:creator>Samec,	Jaša	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Kristan,	Matej	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Lukežič,	Alan	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>droni</dc:subject><dc:subject>vizualno sledenje</dc:subject><dc:subject>dolgoročno sledenje</dc:subject><dc:subject>detektor</dc:subject><dc:description>S porastom priljubljenosti dronov se je zaradi raznih varnostnih razlogov pojavila tudi zahteva po sistemih, ki jih lahko zaznajo. V nalogi obravnavamo problem zaznavanja dronov z metodami računalniškega vida in predlagamo nov dolgoročni sledilnik, specializiran za detekcijo in sledenje dronov. Predlagan sledilnik je sestavljen iz kratkoročnega sledilnika, detektorja in modula za zaznavanje odpovedi. Sistem deluje tako, da med sledenjem modul za zaznavanje odpovedi neprestano preverja, ali je kratkoročni sledilnik odpovedal in v primeru, da je, ga z uporabo detektorja reinicializira. Odpoved zazna s pomočjo dveh podsistemov, kjer se prvi zanaša na periodično poganjanje detektorja in preverjanja ujemanja detekcij s sledilnikom, drugi pa na zaupanje sledilniku. Pri izdelavi arhitekture metode smo posvetili posebno pozornost tudi hitrosti izvajanja. Predlagamo tri variacije dolgoročnega sledilnika, katere se razlikujejo v hitrosti in natančnosti. Najnatančnejša med njimi doseže mero F1, ki je za 31,8 % višja od detektorja YOLOv5, najhitrejša metoda pa je za 17,6 % hitrejša od omenjenega detektorja in posnetke obdela s hitrostjo 173 sličic na sekundo. Tretja različica detektorja predstavlja dober kompromis med hitrostjo (za 4,1 % hitrejši kot YOLOv5) in natančnostjo (za 29,5 % višja mera F1 kot YOLOv5).</dc:description><dc:date>2023</dc:date><dc:date>2023-09-05 11:30:11</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>149212</dc:identifier><dc:identifier>VisID: 36726</dc:identifier><dc:identifier>COBISS_ID: 164713475</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
