С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Details

Title: Реализация программного модуля для распознавания городских сооружений на основе сверточной нейронной сети: выпускная квалификационная работа магистра: 09.04.04 - Программная инженерия ; 09.04.04_01 - Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта
Creators: Зайцев Виктор Алексеевич
Scientific adviser: Воинов Никита Владимирович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Распознавание образов; Нейронные сети; Города; машинное обучение; сверточная сеть; городские сооружения
UDC: 004.93'1:911.375.5(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.04.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-1338
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

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.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 35
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics