1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 05. Выпускные квалификационные работы
  3. Выпускные квалификационные работы
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorВасильев П. А.
dc.contributor.authorЛезина И. В.
dc.contributor.authorБельгер И. С.
dc.coverage.spatialавтоматизированные системы
dc.coverage.spatialалгоритм RPROP
dc.coverage.spatialалгоритм обратного распространения ошибки
dc.coverage.spatialалгоритм обучения
dc.coverage.spatialмногослойный персептрон
dc.coverage.spatialнейронные сети
dc.coverage.spatialраспознавание автомобильных номеров
dc.creatorВасильев П. А.
dc.date2024
dc.date.accessioned2025-11-27T12:16:25Z-
dc.date.available2025-11-27T12:16:25Z-
dc.date.issued2024
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20241003162905
dc.identifier.citationВасильев, П. А. Автоматизированная система распознавания автомобильных номеров с применением многослойного персептрона : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 Информатика и вычислительная техника (уровень бакалавриата), профиль «Информационные системы» / П. А. Васильев ; рук. работы И. В. Лезина ; нормоконтролер И. С. Бельгер ; 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, 2024. - 1 файл (4,7 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/52079-
dc.description.abstractЦелью данной выпускной квалификационной работы бакалавра является исследование применения многослойного персептрона для решения задачи распознавания автомобильных регистрационных номеров. В данной работе была реализована модель многослойного персептрона. Для её обучения использован алгоритм обратного распространения ошибки и эвристический алгоритм RPROP. Также были проведены эксперименты по выявлению наиболее подходящей архитектуры нейронной сети для решения поставленной задачи. С помощью унифицированного языка моделирования UML и онлайн сервиса app.diagrams.net была создана информационно-логическая модель автоматизированной системы. Программная часть была реализована с использованием языка программирования Java, среды разработки IntelliJ IDEA Community Edition 2023. Для нормализации изображений и сегментации символов автомобильных номеров использовалась библиотека OpenCV.
dc.subjectавтоматизированные системы
dc.subjectалгоритм RPROP
dc.subjectалгоритм обратного распространения ошибки
dc.subjectалгоритм обучения
dc.subjectмногослойный персептрон
dc.subjectнейронные сети
dc.subjectраспознавание автомобильных номеров
dc.titleАвтоматизированная система распознавания автомобильных номеров с применением многослойного персептрона
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorИнститут информатики и кибернетики
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-raspoznavaniya-avtomobilnyh-nomerov-s-primeneniem-mnogosloinogo-perseptrona-112034
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-raspoznavaniya-avtomobilnyh-nomerov-s-primeneniem-mnogosloinogo-perseptrona-112034
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Васильев_Павел_Анатольевич_Автоматизированная_система_распознавания_автомобильных.pdf4.83 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.