Iegultā intelekta risinājums heterogenā iegultā sistēmā objektu detektēšanai attēlos

Abstract

Maģistra darba mērķis ir veikt iegultā intelekta risinājumu izpēti un eksperimentāla risinājumaimplementēšanu heterogenā iegultā sistēmā objektu detektēšanai attēlos.Darbā teorētiski ir aprakstīti heterogēnu iegulto iekārtu un konvolūciju neironu tīklu dar-bības pamatprincipi. Tāpat darbā tiek apskatīti daži populārākie konvolūciju neironu tīkli, kasparedzēti objektu detektēšanai attēlos. Tiek skaidrota to uzbūve un novērtēšanas metodes. Darbapraktiskajā daļā tiek aprakstīta divu dažādu konvolūciju neironu tīklu apmācīšana un uzstādīšanauz heterogēnas iegultās iekārtas, no kuriem viens ir paredzēts attēlu klasificēšanai, bet otrsobjektu detektēšanai attēlos.

The aim of the Master’s thesis is to research embedded intelligence solutions and anexperimental solution implementation in a system on a chip for object detection in images.The paper theoretically describes the basic principles of operation of a system on a chipdevices and convolutional neural networks. The thesis also looks at some of the most popularconvolutional neural networks designed to detect objects in images. Their structure and evalua-tion methods are explained.The empirical part of the paper describes the training and installation of two differentconvolutional neural networks on a system on a chip device - one for image classification, theother one for object detection in images.