Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Привалов А. С. | |
| dc.contributor.author | Головнин О. К. | |
| dc.contributor.author | Соловьева Я. В. | |
| dc.coverage.spatial | шаблоны | |
| dc.coverage.spatial | паттерны | |
| dc.coverage.spatial | транспортные средства | |
| dc.coverage.spatial | акустическое излучение | |
| dc.coverage.spatial | автоматизированные системы | |
| dc.coverage.spatial | сверточные нейронные сети | |
| dc.coverage.spatial | аудиозаписи | |
| dc.coverage.spatial | детектирование признаков | |
| dc.coverage.spatial | детектирование признаков акустического излучения | |
| dc.creator | Привалов А. С. | |
| dc.date | 2020 | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-27T12:23:24Z | - |
| dc.date.available | 2025-11-27T12:23:24Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.identifier.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20200909155617 | |
| dc.identifier.citation | Привалов, А. С. Автоматизированная система детектирования признаков акустического излучения транспортных средств на аудиозаписях с использованием сверточных нейронных сетей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / А. С. Привалов ; рук. работы О. К. Головнин ; 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, 2020. - on-line | |
| dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/50972 | - |
| dc.description.abstract | Целью выпускной квалификационной работы магистра являетсяразработка автоматизированной системы детектирования признаковакустического излучения транспортных средств на аудиозаписях сиспользованием сверточных нейронных сетей.Проведено исследование предметной области «Анализ транспортныхпотоков», рассмотрены задачи детектирования признаков и особенностиакустического излучения, проанализированы нейросетевые технологии иалгоритмы дискретного преобразования сигналов, применяемые в решениианалогичных задач. Выполнен аналитический обзор существующих систем-аналогов. Разработан метод классификации объектов по их акустическомуизлучению. Построены диаграммы по методологии UML, создана модельданных, разработаны алгоритмы функционирования и описана архитектурасистемы. Разработана автоматизированная система детектирования признаковакустического излучения транспортных средств на аудиозаписях сиспользованием сверточных нейронных сетей. Проведены исследованияэффективности разработанной системы для решения постав | |
| dc.subject | автоматизированные системы | |
| dc.subject | акустическое излучение | |
| dc.subject | аудиозаписи | |
| dc.subject | детектирование признаков | |
| dc.subject | детектирование признаков акустического излучения | |
| dc.subject | паттерны | |
| dc.subject | сверточные нейронные сети | |
| dc.subject | транспортные средства | |
| dc.subject | шаблоны | |
| dc.subject.rugasnti | 50.01 | |
| dc.subject.udc | 004.032.26 | |
| dc.title | Автоматизированная система детектирования признаков акустического излучения транспортных средств на аудиозаписях с использованием сверточных нейронных сетей | |
| dc.type | Text | |
| local.contributor.author | Министерство науки и высшего образования Российской Федерации | |
| local.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | |
| local.contributor.author | Институт информатики | |
| local.contributor.author | математики и электроники | |
| local.identifier.olduri | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-detektirovaniya-priznakov-akusticheskogo-izlucheniya-transportnyh-sredstv-na-audiozapisyah-s-ispolzovaniem-svertochnyh-neironnyh-87306 | |
| Appears in Collections: | Выпускные квалификационные работы | |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| Привалов_Артем_Сергеевич_Автоматизированная_система_детектирования_признаков.pdf | 4.43 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.