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 PDF
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
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 136 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика