prikaz prve stranice dokumenta Primjena umjetne inteligencije na sustav za detekciju, praćenje i vrednovanje degradacije tramvajskih tračnica u javnom prometu
Rad nije dostupan
diplomski rad
Primjena umjetne inteligencije na sustav za detekciju, praćenje i vrednovanje degradacije tramvajskih tračnica u javnom prometu
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:924284
Kožul, Šime
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Kožul, Š. (2022). Primjena umjetne inteligencije na sustav za detekciju, praćenje i vrednovanje degradacije tramvajskih tračnica u javnom prometu (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:924284

Kožul, Šime. "Primjena umjetne inteligencije na sustav za detekciju, praćenje i vrednovanje degradacije tramvajskih tračnica u javnom prometu." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:924284

Kožul, Šime. "Primjena umjetne inteligencije na sustav za detekciju, praćenje i vrednovanje degradacije tramvajskih tračnica u javnom prometu." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:924284

Kožul, Š. (2022). 'Primjena umjetne inteligencije na sustav za detekciju, praćenje i vrednovanje degradacije tramvajskih tračnica u javnom prometu', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:924284

Kožul Š. Primjena umjetne inteligencije na sustav za detekciju, praćenje i vrednovanje degradacije tramvajskih tračnica u javnom prometu [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 27.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:924284

Š. Kožul, "Primjena umjetne inteligencije na sustav za detekciju, praćenje i vrednovanje degradacije tramvajskih tračnica u javnom prometu", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:924284

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:924284
Podaci o radu
NaslovPrimjena umjetne inteligencije na sustav za detekciju, praćenje i vrednovanje degradacije tramvajskih tračnica u javnom prometu
Naslov (engleski)Application of artificial intelligence to the system for detection, monitoring and evaluation of tram track degradation in public transport
AutorŠime Kožul
MentorSiniša Fajt (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Fajt (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIvan Đurek (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Horvat (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-05, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Sustavi za nadgledanje i održavanje tramvajskih trasa su skupi, komplicirani i dugotrajni, stoga trebaju modernizaciju. Ovaj rad donosi umjetnu inteligenciju kao sredstvo predviđanja degradacije. Za treniranje različitih modela strojnog učenja bilo je potrebno prikupiti senzorske podatke, analizirati ih i označiti kako bi se mogli okoristiti nadziranim učenjem. Podaci su prikupljeni s napravljenom aplikacijom i mobilnim uređajem koji ima inercijske senzore akcelerometar i žiroskop. Uz mogućnost GPS-a implementirani sustav može oslikati područja različite alarmantnosti degradacije, informacija koja bi mogla biti prijeko potrebna nadležnim tijelima za ekonomičniju raspodjelu resursa.
Sažetak (engleski)
Tram route monitoring and maintenance systems are expensive, complicated and time consuming, so they need modernization. This paper brings artificial intelligence as a means of predicting degradation. To train different models of machine learning, it was necessary to collect sensory data, analyze them and label them, so that they could benefit from supervised learning. An android application for gathering data was developed and installed on a mobile device that has inertial sensors accelerometer and gyroscope. With the utillization of GPS, the implemented system can map areas of different degradation levels, information that could be indispensable to the monitoring authorities for a more economical allocation of resources.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:924284
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.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 09:10:28