6533b822fe1ef96bd127d0e7

RESEARCH PRODUCT

Patvaļīgi sašķiebtu numura zīmju atpazīšana

Oskars Treimanis

subject

mākslīgais intelektsDatorzinātnenumura zīmesdziļā mašīnmācīšanāsneironu tīkliPython

description

Mūsdienu pasaulē neironu tīkli ir iekarojuši lielu interesi pētnieku un inženieru vidū. Ir labi zināms, ka dziļās mašīnmācīšanās modeļi labi spēj pildīt klasifikācijas uzdevumus. Tāpēc rodas jautājums, vai neironu tīkli labi spētu klasificēt Latvijā reģistrēto automašīnu numura zīmes. Ja neironu tīkls to spēj izdarīt, tad rodas sekojoši jautājumi, vai tas to dara labāk kā citi līdzīgi risinājumi un vai tas ir efektīvs risinājums. Maģistra darba mērķis ir pārliecināties, vai neironu tīkli spēj efektīvi un precīzi klasificēt numura zīmes, izmantojot satvaru TensorFlow. Lai sasniegtu darba mērķi, tika paveikti vairāki uzdevumi: izpētītas skaitļošanas resursu izmaksas, izveidots TensorFlow modelis, iegūtie rezultāti, iespēju robežās, salīdzināti ar citiem risinājumiem.

https://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/38638