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
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)

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

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 47
За последние 30 дней: 1
Подробная статистика