Детальная информация
| Название | Классификация облаков по фотографиям со спутников: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.03.01_02 «Технологии разработки программного обеспечения» |
|---|---|
| Авторы | Макарова Юлия Сергеевна |
| Научный руководитель | Никитин Кирилл Вячеславович |
| Другие авторы | Нестеров Сергей Александрович |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2020 |
| Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Тематика | компьютерное зрение ; mask rcnn ; сверточные нейронные сети ; сегментация ; классификация ; облака ; vgg16 ; computer vision ; convolutional neural network ; segmentation ; classification ; clouds |
| Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
| Тип файла | |
| Язык | Русский |
| Уровень высшего образования | Бакалавриат |
| Код специальности ФГОС | 09.03.01 |
| 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/3/2020/vr/vr20-1156 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Ключ записи | ru\spstu\vkr\6526 |
| Дата создания записи | 10.07.2020 |
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 |
В рамках выпускной квалификационной работы была разработана система классификации и сегментации изображений облаков по фотографиям со спутниковых снимков. Классификация проводилась по четырем классам: рыба, цветок, гравий, сахар. Был проведен анализ методов классификации изображений и сделан выбор в пользу нейросетевого подхода с использованием архитектур vgg16 и mask rcnn.
Graduation qualification work consists of development of a system that is able to classify and segment cloud images from satellite. The classification was done in four classes: fish, flower, gravel, sugar. Also, an analysis of the classification methods was made, and a choice was made in favor of the neural network approach using architectural vgg16 and mask rcnn.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 41
За последние 30 дней: 0
