Детальная информация
| Название | Разработка высоконагруженной системы распознавания и классификации изображений на основе нейронных сетей: выпускная квалификационная работа магистра: 09.04.04 - Программная инженерия |
|---|---|
| Авторы | Жук Валерий Геннадьевич |
| Научный руководитель | Амосов Владимир Владимирович ; Петров Александр Владимирович |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2018 |
| Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Тематика | Распознающие системы и устройства ; Распознавание образов ; Нейронные сети ; Программирования языки |
| УДК | 004.85 ; 004.932'1 ; 004.032.26 ; 004.438 |
| Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
| Тип файла | |
| Язык | Русский |
| Уровень высшего образования | Магистратура |
| Код специальности ФГОС | 09.04.04 |
| Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
| Ссылки | Отзыв руководителя ; Рецензия |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/v18-1423 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\57120 |
| Дата создания записи | 19.11.2018 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
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.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 136
За последние 30 дней: 0