Отрывок: 2.1.3 Выбор среды проектирования Visual Paradigm представляет собой универсальное средство проектирования. Обладает широкими функциональными возможностями, охватывающие весь необходимый комплекс процессов. Основными преимуществами данной среды проектирования являются:  наглядное визуальное моделирование процессов и бизнес-этапов;  создание сложных диаграмм, включающих в себя несколько плоскостей, уровней или разрядов;...
Название : Решение задачи распознавания объектов на видеоизображении
Авторы/Редакторы : Додонов А. А.
Солдатова О. П.
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 : Додонов, А. А. Решение задачи распознавания объектов на видеоизображении : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 Информатика и вычислительная техника (уровень бакалавриата) / А. А. Додонов ; рук. работы О. П. Солдатова ; 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 информатик. - Самара, 2022. - 1 файл (1,9 Мб). - Текст : электронный
Аннотация : Целью данной выпускной квалификационной работы бакалавра является решение задания распознавания объектов на видеоизображении с использованием свёрточных нейронных сетей, проектирование и реализацияпрограммной системы, использующей полученную нейронную сеть, а также анализ эффективности разработанного программного обеспечения. Спроектирована информационно-логическая модель системы в нотации UML. Система реализована на языке Python c помощью среды разработки JetBrains PyCharm 2021.3.3. При реализации использовались библиотекимашинного обучения TensorFlow и Keras.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Reshenie-zadachi-raspoznavaniya-obektov-na-videoizobrazhenii-99946
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20221021103053
Ключевые слова: алгоритмы обучения
глубокое обучение
информационно-логические модели
машинное обучение
нейронные сети
распознавание объектов на видеоизображении
сверточные нейронные сети
трансферное обучение
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Додонов_Александр_Александрович_Решение_задачи_распознавания_объектов.pdf1.94 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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