Šiame darbe sukurta automatizuota būsto apšvietimo valdymo sistema. Ji veikia, naudojant 8 bitų mikrokontrolerį. Programuojant naudojama Proccesing programavimo kalba, labai artima C/ C++ kalboms. Sistema leidžia nuotoliniu būdu įjungti/išjungti apšvietimą atskirose patalpose, automatiškai šviesą įjungia, įėjus į patalpą, kai yra tamsu, leidžia keisti apšvietimo spalvą. Ji skaičiuoja žmonių, esančių patalpoje, skaičių, todėl neišjungia šviesos, kol kambaryje yra bent vienas žmogus.Sistemą galima sėkmingai valdyti naudojant tiek interneto naršyklę, tiek specialiais mygtukais, esančiais šalia ekranėlio. / In this work the automatized house lighting system has been created. It works using the microcontroller of 8 bites. The programing language similar to C/ C++ languages is used. The system allows remotely turning on/off the illumination in separate rooms, automatically turns on the light entering the room when it is dark, and allows changing the illumination color. It also counts the number of people present in a room and in this way does not turn the lights off if there is one person inside. The system can be controlled by both the Internet browser and special buttons near the screen.

Darbo eigoje siekiama išanalizuoti automatinės naftos dėmių atpažinimo sistemos (kuri remtųsi „Fuzzy“ klasifikatoriumi ir analizuotų radaro ir radiometro duomenis) egzistavimo galimybes ir parinkti optimaliausius metodų bei jų parametrų rinkinius. Šiam tikslui realizuoti sukurta eksperimentinė naftos dėmių atpažinimo sistema, galinti be vartotojo įsiterpimo analizuoti duomenis. Eksperimentų metu buvo nustatyti optimalūs duomenų interpretavimo, apdorojimo bei klasifikavimo metodai ir parinkti kiek įmanoma universalesni šių metodų parametrai. Sistemos efektyvumui išanalizuoti parinkti trys skirtingi metodų rinkiniai ir testinės duomenų sekos su naftos dėmėmis ir be jų. Atlikus šią analizę buvo pastebėta, kad taikant įvairius pasirinktų metodų rinkinius, tikrosios naftos dėmės atpažinimo rezultatai gavosi neprieštaringi. Esminis skirtumas tarp įvairių taikytų metodų rinkinių rezultatų buvo klaidinančių objektų pašalinimo kokybė. Taigi, galima teigti, kad taikant atitinkamą metodų rinkinį bei detaliai sukūrus „Fuzzy“ klasifikatoriaus taisyklių aibę automatinės naftos dėmių atpažinimo sistemos egzistavimas yra realus. / In the course of the work the possibilities of automatic oil spills identification system, based on radar and radiometer data and "Fuzzy" classification, where analyzed. The optimal identification methods and sets of their parameters where chosen. In the present theses the oils spills identification system, capable to analyze radar and radiometer data without user’s interruption was created. Testing different identification methods, the set of the optimal methods for data interpretation, clasification, and treatment was chosen. To test system efficiency, three different sets of identification methods and radar data where analyzed: both with oil spills and without them. The analysis indicated that all investigated methods where able to identify the real oil spill. The main difference between investigated methods is in the ability to filter additional objects. In conclusion: applying appropriate set of identification methods and using carefully deviced set of "Fuzzy" classificator rules, the creation of automatic oil spills identification system is possible.