Akustická detekce špačků pomocí umělé inteligence
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Plašení špačků na vinicích za účelem ochránění úrody je při použití dostupných prostředků velmi nákladné nebo se stává postupem času neúčinné. V této práci je popsán návrh a vývoj akustického detekčního modulu, který předá informaci o výskytu hejna špačků v blízkosti vinice modulu zajištujícímu plašení. Detekční modul je navržen ve dvou variantách, které jsou následně porovnány. První varianta je sestavená z~jednoho směrového mikrofonu, který se otáčí a postupně snímá celý prostor vinice. Druhá varianta používá se čtyři mikrofony, kdy každý směřuje na jednu světovou stranu. Oba detekční moduly zpracovávají signál v jednodeskovém počítači Raspberry Pi 4 algoritmem konvoluční neuronové sítě využívající architekturu MobileNetV2.
To protect the vineyards from starlings is very costly and ineffective with the available resources over a period of time. In my project, I have designed a detection module that relays information about the flock location in the vineyard to the control module and thus produces scaring. I have designed two kinds of detection modules, which are compared. The first variant consists of a single directional microphone that rotates and sequentially senses the entire area of the vineyard. The second variant consists of four microphones, each one is directed to the cardinal point and based on the intensity of sound, the module will provide the information about the direction where the flock is located. Both detection modules process the signal in a Raspberry Pi 4 single board computer using an artificial neural network algorithm powered by MobileNetV2 architecture.
To protect the vineyards from starlings is very costly and ineffective with the available resources over a period of time. In my project, I have designed a detection module that relays information about the flock location in the vineyard to the control module and thus produces scaring. I have designed two kinds of detection modules, which are compared. The first variant consists of a single directional microphone that rotates and sequentially senses the entire area of the vineyard. The second variant consists of four microphones, each one is directed to the cardinal point and based on the intensity of sound, the module will provide the information about the direction where the flock is located. Both detection modules process the signal in a Raspberry Pi 4 single board computer using an artificial neural network algorithm powered by MobileNetV2 architecture.
Description
Citation
ZEZULA, B. Akustická detekce špačků pomocí umělé inteligence [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
doc. Ing. Petr Marcoň, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Petr Fiedler, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Zdeněk Havránek, Ph.D. (člen)
Ing. Lukáš Kopečný, Ph.D. (člen)
Ing. Tomáš Macho, Ph.D. (člen)
Ing. Miloslav Richter, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2022-06-15
Defence
Student obhájil bakalářskou práci. Komise neměla žádné námitky k řešené práci. V průběhu odborné rozpravy odpověděl student na všechny dotazy oponentky a odpověděl na následující dotazy:
- Proč zařízení nefungovalo na hejno špačků?
- Co bylo důvodem pro vyhodnocování dat pomocí spektrogramů?
- Na jakých datasetech byla neuronová síť trénovaná?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení