Детальная информация

Фролова, Алёна Юрьевна. Приложение по распознаванию видов цветов и грибов методом глубинного обучения сверточных нейронных сетей [Электронный ресурс] = Application for the recognition of types of flowers and mushrooms by the method of deep learning of convolutional neural networks: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.04 - Программная инженерия ; 09.03.04_01 - Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта / А. Ю. Фролова; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий ; науч. рук. И. В. Зайцев. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 1,0 Мб). — Санкт-Петербург, 2019. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/vr19-1331.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-1331>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-1331-o.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-1331-a.pdf>.

Дата создания записи: 26.08.2019

Тематика: машинное обучение; глубокие нейронные сети; свёрточная нейронная сеть; распознавание объектов; machine learning; deep neural networks; convolutional neural network; object recognition

Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Ссылки: DOI; Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (1,0 Мб) Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Целью данной работы является разработка решения для распознавания цветов и грибов, которое будет использоваться в приложении Android, разработанном параллельно как другой проект. В случае грибов есть аспект безопасности – проводить различие между съедобными и ядовитыми грибами, чтобы уменьшить вероятность отравления. Для этой цели были рассмотрены различные подходы к обучению сверточной нейронной сети и различные существующие библиотеки для распознавания объектов. Работа включает в себя описание, разработку и тестирование сверточной нейронной сети, предназначенной для распознавания видов цветов и грибов на основе файлов изображений. Финальные испытания показали высокую точность модели.

The aim of this work is to develop a solution for color and mushroom recognition, which will be used in an Android application developed in parallel as another project. In the case of fungi, there is a safety aspect – to distinguish between edible and poisonous fungi to reduce the likelihood of poisoning. For this purpose, various approaches to learning convolutional neural network and various existing libraries for object recognition were considered. The work includes the description, development and testing of a convolutional neural network designed to recognize species of flowers and fungi based on image files. The final tests showed high accuracy of the model.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 27
За последние 30 дней: 9
Подробная статистика