Autorius, institucija: Romas Vijeikis, Kauno technologijos universitetas
Mokslo sritis, kryptis: technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007
Mokslinis vadovas: prof. dr. Vidas Raudonis (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)
Informatikos inžinerijos mokslo krypties disertacijos gynimo taryba:
prof. dr. Renaldas Urniežius (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007) – pirmininkas
prof. dr. Dalius Mažeika (Vilniaus Gedimino technikos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)
prof. dr. Masaki Ogura (Hirosimos universitetas, Japonija, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)
prof. dr. Roel Pieters (Tamperės universitetas, Suomija, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)
prof. dr. Algimantas Venčkauskas (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)
Disertacijos gynimas vyks Kauno technologijos universiteto Rektorato salėje (K. Donelaičio g. 73-402, Kaunas)
Su disertacija ir santrauka galima susipažinti Kauno technologijos universiteto bibliotekoje (Gedimino g. 50, Kaunas) ir internete: R. Vijeikio el. disertacija.pdf
© R. Vijeikis, 2026 „Disertacijos tekstą draudžiama kopijuoti, platinti, išleisti, viešai skelbti, įskaitant padarymą viešai prieinamu kompiuterių tinklais (internete), atgaminti bet kokia forma ir priemonėmis, įskaitant, bet neapsiribojant, elektroniniais, mechaniniais ar kitais būdais. Vadovaujantis Lietuvos Respublikos autorių teisių ir gretutinių teisių įstatymo 25 str. 1 dalimi, asmuo su negalia, kuriam kyla sunkumų perskaityti internete skelbiamos disertacijos dokumentą, ir kiek tai pateisinama konkrečia negalia, su prašymu dėl dokumento pateikimo kita forma turi kreiptis el. p. doktorantura@ktu.lt.“
Anotacija: Disertacijoje tiriamas žmogaus elgesio atpažinimas vaizdo įrašuose dviejose saugai kritinėse srityse: vairuotojų stebėsenoje ir smurto aptikime. Sukurta bendra klipais grįsta metodologinė sistema, leidžianti vienodomis sąlygomis vertinti skirtingomis skaičiavimo charakteristikomis pasižyminčius erdvinius-laikinius modelius. Analizuojami du kompaktiški studentų modeliai: hibridinis 3D-ResNet-18+BiLSTM modelis ir šiame darbe sukomponuotas PoI-ViT modelis, jungiantis kompaktišką vaizdų transformatoriaus pagrindą su dominančių sričių atranka. Abiejų modelių mokymui taikomas žinių distiliavimas iš VideoPrism vaizdo pagrindo modelio. Modeliai vertinami pagal atpažinimo rezultatus, parametrų skaičių, skaičiavimo sąnaudas, inferencijos delsą ir pralaidumą. Rezultatai parodė, kad žinių distiliavimas pagerino abiejų studentų modelių atpažinimo rezultatus, nekeičiant jų inferencijos metu naudojamos architektūros. 3D-ResNet-18+BiLSTM pasiekė aukštesnius atpažinimo rezultatus, o PoI-ViT naudojo mažiau parametrų, reikalavo mažiau skaičiavimų ir pasižymėjo mažesne inferencijos delsa. Tyrimo rezultatai rodo, kad modelio pasirinkimas turi būti siejamas su konkrečios taikymo srities atpažinimo ir skaičiavimo reikalavimais.