Details

Title: Разработка высоконагруженной системы распознавания и классификации изображений на основе нейронных сетей: выпускная квалификационная работа магистра: 09.04.04 - Программная инженерия
Creators: Жук Валерий Геннадьевич
Scientific adviser: Амосов Владимир Владимирович; Петров Александр Владимирович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2018
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Распознающие системы и устройства; Распознавание образов; Нейронные сети; Программирования языки
UDC: 004.85; 004.932'1; 004.032.26; 004.438
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.04.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v18-1423; http://elib.spbstu.ru/dl/2/rev/v18-1423-o.pdf; http://elib.spbstu.ru/dl/2/rev/v18-1423-r.pdf
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions: Read Download (1.8 Mb) You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Данная работа представляет собой описание процесса разработки высоконагруженной распределенной системы на основе нейронных сетей, которая способна выполнять задачи распознавания и классификации изображений. Более того в зависимости от объема входных данных, она должна быть способна масштабироваться: добавлять вычислительные узлы, либо наоборот – удалять их из системы. Ресурсы этих вычислительных узлов используются для извлечения Docker контейнеров. Каждый из которых представляет собой одно из следующих предустановленных приложений: • предобработки входных данных • загрузки входных данных на вычислительный узел • классификацииизображений • сборастатистики и формирования отчетов. В качестве входных данных для классификации и распознавания был выбран набор, представляющий собой изображения каналов в микросхемах. Таким образом, результатом работы станет набор модулей, которые смогут управлять и формировать распределенную систему.

Document access rights

Network User group Action
FL SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Document usage statistics

stat Document access count: 102
Last 30 days: 4
Detailed usage statistics