Отрывок: Рисунок 2.2 – Диаграмма состояний 2.2.4 Диаграмма последовательности При написании текстовых сценариев работы программ, возникает проблема наглядного представления отправителя и получателя каждого 35 сообщения, особенно если количество объектов превышает два. Для решение этой проблемы в UML существует диаграмма последовательности, которая показывает участников взаимодействия и последов...
Название : Автоматизированная система детектирования зданий на космических и аэрофотоснимках
Авторы/Редакторы : Титаев В. Д.
Литвинов В. Г.
Соловьева Я. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики и кибернетики
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Титаев, В. Д. Автоматизированная система детектирования зданий на космических и аэрофотоснимках : вып. квалификац. работа по по направлению подгот. 09.03.01 Информатика и вычислительная техника (уровень бакалавриата), профиль «Информационные системы» / В. Д. Титаев ; рук. работы В. Г. Литвинов, нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики и. - Самара, 2022. - 1 файл (2,7 Мб). - Текст : электронный
Аннотация : Целью работы является автоматизация процесса кадастрового учета недвижимости по спутниковым снимкам. В данной ВКР изучены методы и алгоритмы машинного обучения, способы решения задачи детектирования зданий на космических иаэрофотоснимках. Разработан логический проект системы с использованием методологии UML. Разработана и реализована автоматизированная система детектированиязданий на космических и аэрофотоснимках на базе сверточной нейронной сети с веб-интерфейсом. Алгоритмы машинного обучения реализованы на языкеPython с использованием библиотеки scikit-learn, Tensorflow и Keras, которые позволяют выполнять обучение модели на ядрах графического процессора. Веб- интерфейс системы реализован на языке Python, с использованием технологииDjango, для отображение динамического содержимого веб-страницы используется язык Javascript.Разработан пример прогнозирования с помощью разработанной системы.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-detektirovaniya-zdanii-na-kosmicheskih-i-aerofotosnimkah-99890
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20221021095005
Ключевые слова: веб-интерфейс
изображение
машинное обучение
распознавание объекта
сверточные нейронные сети
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.