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.

Детальная информация

Название: 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
Авторы: Зайцев Виктор Алексеевич
Научный руководитель: Воинов Никита Владимирович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2019
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Распознавание образов; Нейронные сети; Города; машинное обучение; сверточная сеть; городские сооружения
УДК: 004.93'1:911.375.5(043.3)
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; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-1338
Права доступа: Свободный доступ 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

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 Авторизованные пользователи Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 35
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика