Распознавание коров по фотографии коровьего носа и морды, магистерская диссертация по программированию
Получите бесплатно демо-версию Демо-версия - дипломная работа, в котрой удалена часть текста, рисунков, таблиц.Посмотреть все услуги дипломной работы на электронную почту.
Введите адрес электронной почты и нажмите "Отправить"
Разработка сайта салона красоты с возможностью записи клиентов6 120 ₽
Разработка автоматизированной информационной системы учета успеваемости студентов колледжа6 840 ₽
Безопасность беспроводной сети стандарта wi-fi с открытым и закрытым сегментом, ВКР защита информации9 000 ₽
Разработка корпоративной вычислительной сети с использованием технологии VPN, диплом по сетям7 000 ₽Описание
Дипломная работа выполнена и защищена в 2022 году.
Алгоритмы технического зрения часто проверяются на математических моделях характерных целей, получаемых искусственным путём с помощью ЭВМ. Этот метод можно назвать самым быстрым, также он дает возможность отрабатывать алгоритмы в отношении объектов, реальные изображения которых недоступны. Но разрабатываемые алгоритмы должны уметь работать не только на модельных, но и на вполне реальных изображениях. При этом каждый, кто создавал алгоритмы обработки реальных изображений, прекрасно знает, какими неопределенными и изменчивыми могут быть факторы, отвечающие за качество реальных изображений от датчиков и соответственно, все это влияет на степень обнаружения и распознавания объектов на данных изображениях.
Укажем данные факторы:
• Шум — имеют несколько видов источников возникновения, к числу которых относят несовершенство сенсоров принимающей аппаратуры и устройства оцифровки изображений, сложные условия съёмки, малая освещенность и ряд других;
• Сложный текстурированный фон, на котором нужно обнаружить объекты, к примеру, нахождение штриховой наклейки на газетной странице и т. п.;
• Загораживание (заслонение) одних объектов другими, обычно, не определённой заранее формы, к примеру — облако на космофотоснимке и т. п., другие загораживающие помехи;
• Изменяющие оптические эффекты в виде расфокусировок, а также ракурсных искажений и др.;
• Резкая смена освещения, тень, блики, особенно в динамичных сценах;
• Изменяемость и разнообразность самих объектов обнаружения — переменная структура (штрих-код), временные перемены формы, дефекты, вегетационные циклы для растений и т. п.;
• Изменение среды между сенсорами и объектами съемки — осадки, пыль, туман, дым, искусственные помехи и т.д.;
• Рассинхрон в записи и обработка данных в динамических задачах обнаружения, связанная с нехваткой средств сохранения и анализа изображений - наиболее критичны для приложений с малым временем реакции системы нахождения объектов; сюда относятся также сбои в компьютерном ПО для обработки.
По результатам проведенной работы можно сделать следующие выводы. Как показало исследование, различные алгоритмы имеют свои преимущества и недостатки, как следствие все алгоритмы имеют свою область применения.
В ходе работы над проектом были достигнуты следующие результаты:
1. Проанализированы существующие алгоритмы распознавания изображений. Показаны их достоинства и недостатки.
2. Проанализированы способы эффективной практической реализации алгоритмов поиска объектов на изображениях, а именно определение коров по их мордам (носам).
1. Проведено исследование некоторых алгоритмов поиска объектов на двумерных изображениях.
2. Реализованы несколько алгоритмов , в том числе алгоритм SURF и алгоритм сравнения с эталоном.
Характеристики
Год | 2022 |
Программа с исходниками | да |
Покупал здесь дипломную работу в том году, мне неплохо так помогли. На мои сообщения и просьбы о правках на финальных этапах работы отвечали достаточно быстро, но что самое удобное - так это то, что без каких-либо доплат я приобрел полный комплект с презентацией и докладом. Также порадовали сроки, диплом был готов заблаговременно, чтобы руководитель успел отредактировать и оценить работу.
Благодарю, что помогли мне подготовить дипломную работу по программированию. К тому же бесплатно сделали необходимые правки. Подошли к работе профессионально, антиплагиат не выявил сходств. Ещё понравилось, что код подробно снабжён комментариями, поэтому разобрался во многом сам. От заказа остались положительные впечатления, буду смело советовать своим знакомым.
Спасибо, все получилось, просто прекрасно, выбрал с помощью работу, оплатил, получил, сдал.
Доволен сотрудничеством, преподаватель даже похвалил мою работу) Отдельная благодарность за комментарии к коду, с ними получилось даже самому разобраться, это прям было очень кстати. А разобравшись получилось уверенно отвечать на сопутствующие вопросы по работе. Рекомендую!
В первый раз заказывала дипломную, понравилось профессиональное отношение, да и договор не филькина грамота, сроки, цены, все прописано. Работа была по прикладной информатике, не думала что антиплагиат с таким отрывом пройду, еще и научный руководитель похвалил работу. Все его замечания сразу передавала в чат, в течении суток как правило приходили исправления, в общем оперативно сработано))
