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: PDF
Язык: Русский
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)

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

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.

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: 5
За последние 30 дней: 2
Подробная статистика