Отрывок: Как будет выглядеть скользящее усреднение при ݓ = 200 представлено на рисунке 10. Рисунок 10 – Сглаживание при помощи «скользящего среднего» 27 Очевидно, что при малых ݓ сглаженные кривые практически повторяют ход изменения данных, а при больших ݓ – отражают лишь закономерность их медленных вариаций. Это типичный пример фильтрации данных...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorЖуков Е. Г.ru
dc.contributor.authorКлиментьев К. Е.ru
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialOpenCVru
dc.coverage.spatialPythonru
dc.coverage.spatialTesseractru
dc.coverage.spatialграфические схемыru
dc.coverage.spatialизвлечение цифровой информацииru
dc.coverage.spatialкомпьютерное зрениеru
dc.coverage.spatialнейросетевые моделиru
dc.coverage.spatialоптическое распознавание символовru
dc.coverage.spatialразработка программного обеспеченияru
dc.creatorЖуков Е. Г.ru
dc.date.issued2021ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20210929161937ru
dc.identifier.citationЖуков, Е. Г. Подсистема извлечения числовой информации из графических схем : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата). - Текст : электронный / Е. Г. Жуков ; рук. работы К. Е. Климентьев ; 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. - Самара, 2021. - 1 файл (917,85 Кб)ru
dc.description.abstractЦелью данной работы является разработка и реализация программного обеспечения, способного извлекать числовую информацию из графических схем, предоставленных пользователем. Научная новизна заключается в применении современных алгоритмовкомпьютерного зрения, оптического распознавания символов для извлечения числовой информации из графических схем. Объектом исследования является процесс извлечения числовой информации из графических схем. Предмет исследования – алгоритмы поиска и распознавания графика на изображении.Поставлена задача исследовать понятие компьютерного зрения, проанализировать нейросетевые модели, разработать подсистему извлечения числовой информации из графических схем. Создана информационно-логическая модель автоматизированнойсистемы в нотации UML с помощью CASE-средства Draw.io. Для реализации подсистемы извлечения числовой информации из графических схем использовалась пороговая обработка, линейная интерполяция, скользящее среднее, Tesseract OCR. Система реализована на языке Python в интегрирru
dc.titleПодсистема извлечения числовой информации из графических схемru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.9ru
dc.textpartКак будет выглядеть скользящее усреднение при ݓ = 200 представлено на рисунке 10. Рисунок 10 – Сглаживание при помощи «скользящего среднего» 27 Очевидно, что при малых ݓ сглаженные кривые практически повторяют ход изменения данных, а при больших ݓ – отражают лишь закономерность их медленных вариаций. Это типичный пример фильтрации данных...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Жуков_Егор_Геннадьевич_Подсистема_извлечения_числовой_информации.pdf917.85 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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