prikaz prve stranice dokumenta Udaljeni sustav praćenja broja ljudi u zatvorenom prostoru koristeći Raspberry Pi i obradu slike
  Preuzmi
PDF 2 MB
završni rad
Udaljeni sustav praćenja broja ljudi u zatvorenom prostoru koristeći Raspberry Pi i obradu slike
2023. urn:nbn:hr:200:467206
Radić, Domin
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za vizualno računarstvo

Citirajte ovaj rad

Radić, D. (2023). Udaljeni sustav praćenja broja ljudi u zatvorenom prostoru koristeći Raspberry Pi i obradu slike (Završni rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:467206

Radić, Domin. "Udaljeni sustav praćenja broja ljudi u zatvorenom prostoru koristeći Raspberry Pi i obradu slike." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:467206

Radić, Domin. "Udaljeni sustav praćenja broja ljudi u zatvorenom prostoru koristeći Raspberry Pi i obradu slike." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:467206

Radić, D. (2023). 'Udaljeni sustav praćenja broja ljudi u zatvorenom prostoru koristeći Raspberry Pi i obradu slike', Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 18.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:467206

Radić D. Udaljeni sustav praćenja broja ljudi u zatvorenom prostoru koristeći Raspberry Pi i obradu slike [Završni rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2023 [pristupljeno 18.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:467206

D. Radić, "Udaljeni sustav praćenja broja ljudi u zatvorenom prostoru koristeći Raspberry Pi i obradu slike", Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:467206

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:467206
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovUdaljeni sustav praćenja broja ljudi u zatvorenom prostoru koristeći Raspberry Pi i obradu slike
Naslov (engleski)Remote system for counting the number of people in an indoor space using Rasprerry Pi and image processing
AutorDomin Radić
MentorIrena Galić (mentor)
MentorMarin Benčević (sumentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za vizualno računarstvo)
Osijek
Datum i država obrane2023, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Obradba informacija
Sažetak
Ovaj završni rad istražuje razvoj i implementaciju udaljenog sustava za praćenje broja ljudi u zatvorenim prostorima primjenom tehnologije umjetne inteligencije. Temelj rada je korištenje YOLO algoritma konvolucijske neuronske mreže za preciznu detekciju i praćenje ljudi u stvarnom vremenu. Rad se također bavi usporedbom različitih metoda detekcije, uključujući R-CNN pristupe, kako bi se istaknule prednosti YOLO algoritma. Osim toga, rad se fokusira na praktičnu primjenu sustava pomoću Raspberry Pi platforme, pristupačnog i energetski učinkovitog računalnog rješenja. Razvijen je Python kod za implementaciju sustava, omogućujući udaljeno praćenje ljudi putem Raspberry Pi uređaja. Kroz ovaj rad, demonstrirano je kako umjetna inteligencija, posebno YOLO algoritam, može biti učinkovito korištena za rješavanje stvarnih problema u praćenju ljudi u zatvorenim prostorima. Integracija s Raspberry Pi platformom čini ovaj sustav pristupačnim i praktičnim za različite primjene, pridonoseći sigurnosti i učinkovitosti u različitim okruženjima.
Sažetak (engleski)
This final thesis explores the development and implementation of a remote system for monitoring the number of people in enclosed spaces using artificial intelligence technology. The foundation of the work is the utilization of the YOLO convolutional neural network algorithm for precise real- time detection and tracking of people. The thesis also compares different detection methods, including R-CNN approaches, to highlight the advantages of the YOLO algorithm. Furthermore, the thesis focuses on the practical application of the system using the Raspberry Pi platform, an affordable and energy-efficient computing solution. Python code has been developed for system implementation, enabling remote monitoring of people through Raspberry Pi devices. Through this work, it is demonstrated how artificial intelligence, particularly the YOLO algorithm, can be effectively used to address real-world problems in monitoring people in enclosed spaces. Integration with the Raspberry Pi platform makes this system accessible and practical for various applications, contributing to safety and efficiency in different environments.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:467206
Studijski programNaziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (univ. bacc. ing. el. techn. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2023-10-19 15:50:23