prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje čovjekove trajektorije korištenjem metoda strojnog učenja
Rad nije dostupan
završni rad
Predviđanje čovjekove trajektorije korištenjem metoda strojnog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:238576
Rastovski, Robert
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Rastovski, R. (2021). Predviđanje čovjekove trajektorije korištenjem metoda strojnog učenja (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:238576

Rastovski, Robert. "Predviđanje čovjekove trajektorije korištenjem metoda strojnog učenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:238576

Rastovski, Robert. "Predviđanje čovjekove trajektorije korištenjem metoda strojnog učenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:238576

Rastovski, R. (2021). 'Predviđanje čovjekove trajektorije korištenjem metoda strojnog učenja', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 01.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:238576

Rastovski R. Predviđanje čovjekove trajektorije korištenjem metoda strojnog učenja [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 01.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:238576

R. Rastovski, "Predviđanje čovjekove trajektorije korištenjem metoda strojnog učenja", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:238576

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:238576
Podaci o radu
NaslovPredviđanje čovjekove trajektorije korištenjem metoda strojnog učenja
Naslov (engleski)Human trajectory prediction using machine learning methods
AutorRobert Rastovski
MentorIvan Marković (mentor)
Član povjerenstvaIvan Marković (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Petković (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAnđela Jurić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-05, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Predviđanje trajektorije provedeno je korištenjem dva modela. Prvi model, model konstantne brzine, temelji se na nekoliko posljednjih položaja i srednjoj brzini bez algoritama strojnog učenja. Drugi model, model linearne regresije, temelji se na metodi strojnog učenja, a to je linearna regresija. Model linearne regresije koristi nekoliko položaja te računa brzinu koja minimizira grešku budućih položaja. Model se trenira korištenjem tih podataka te zatim koristi za predviđanje na neviđenim skupovima podataka. Rezultati oba modela su analizirani i uspoređeni.
Sažetak (engleski)
Human trajectory prediction was implemented using two models. The first model, the constant velocity model, is based on the last few positions and average velocity without machine learning methods. The second model, the linear regression model, is based on the machine learning method and that method is linear regression. The linear regression model is using the last few positions and calculates velocity which minimizes the error of future positions. Model is trained using those data and then it is used for prediction on unseen data. Results of both models are analyzed and compared.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:238576
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 21:32:15