Детальная информация

Зайцев, Виктор Алексеевич. Реализация программного модуля для распознавания городских сооружений на основе сверточной нейронной сети [Электронный ресурс] = Implementation of software module for recognition of urban structures based on convolutional neural network: выпускная квалификационная работа магистра: 09.04.04 - Программная инженерия ; 09.04.04_01 - Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта / В. А. Зайцев; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий ; науч. рук. Н. В. Воинов. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 1,4 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/vr19-1338.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-1338>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-1338-o.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-1338-r.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-1338-a.pdf>.

Дата создания записи: 26.09.2019

Тематика: Распознавание образов; Нейронные сети; Города; машинное обучение; сверточная сеть; городские сооружения

УДК: 004.93'1:911.375.5(043.3)

Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

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

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (1,4 Мб) Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Локальная сеть ИБК СПбПУ

Аннотация

Цель работы заключается в исследовании методов машинного обучения применительно к распознаванию городских сооружений и разработке соответствующего программного модуля с использованием сверточной нейронной сети. Актуальность данной темы обуславливается широким спектром применения нейронных сетей в самых разных сферах и областях жизнедеятельности человека. Благодаря использованию методов машинного обучения можно с довольно высокой точностью получать информацию о различных сооружениях в реальном времени. Обучение нейронной сети должно учитывать наличие различных архитектурных особенностей фасада зданий. Модуль реализован на основе языка Python с использованием следующих фреймворков: Core ML 2, Keras и scikit-learn.

The aim of the work is to study the methods of machine learning in relation to the recognition of urban structures and the development of an appropriate software module using convolutional neural network. The developed module will be used in the framework of a mobile application with augmented reality for the iOS operating system. The relevance of this topic is due to the wide range of applications of neural networks in various fields and areas of human activity. Thanks to the use of machine learning methods, it is possible to obtain real-time information about various facilities with a high degree of accuracy. The module is implemented on the basis of Python language using the following frameworks: Core ML 2, Keras and scikit-learn.

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: 4
Подробная статистика