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"
Программные комплексы поддержки принятия управленческих решений (учет рабочего времени сотрудников)10 680 ₽
Автоматизация приема заявок на ремонт и модернизацию персональных компьютеров8 748 ₽
Информационная система обслуживания заявок сотрудников строительной компании, диплом по информатике в экономике8 900 ₽
Разработка информационной системы инвентаризации оборудования4 800 ₽7 599 ₽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 |
Я в полном восторге! Заказала здесь диплом по психологии (тема была очень узкая, связанная с тревожностью у студентов) для МУ им. Витте. Сомневалась до последнего. Автор сработал блестяще! Не просто собрал теорию, а грамотно составил программу эмпирического исследования, предложил релевантные методики. Работа была глубокой и действительно научной. При защите комиссия отметила практическую значимость и качественный анализ данных. Рекомендую всем студентам-психологам, кто хочет сэкономить нервы и время!
Обратился в компанию для разработки выпускной квалификационной работы по бизнес-информатике. ВУЗ — МИРЭА, тема касалась анализа ИТ-инфраструктуры и предложений по ее оптимизации. Работу выполнили в оговоренные сроки. Текст был структурирован, содержал не только теоретическую часть, но и грамотно проработанный аналитический раздел с расчетами. Все требования вуза (включая оформление) были соблюдены. Внес пару правок по практической главе — исполнитель отреагировал оперативно. Работа защищена на хорошо. В целом, услуга соответствует заявленной стоимости. Рекомендую.
Работа была сложная, на стыке нескольких областей. Требовалось не просто описать технологию, а спроектировать архитектуру решения и разработать план его внедрения с расчетом экономической эффективности. Меня привлекло то, что со мной работал не один автор, а команда (куратор, технический специалист по блокчейну и экономист). Результат превзошел ожидания: был предоставлен детальный технический проект, написанный с использованием профессиональной нотации (UML), проведен SWOT-анализ внедрения и рассчитан срок окупаемости. Для защиты подготовили яркую презентацию и тезисы. Работа получила высокую оценку за комплексный подход.
Тема про аудит безопасности. Всё четко, по делу, без воды. Спасибо.
Сроки поджимали, до защиты оставалось меньше месяца. Обратился сюда как в последнюю инстанцию. Менеджер сразу предупредил о возможной доплате за срочность, но подключил самого опытного автора по 1С. Коммуникация была на высоте: автор выходил на связь в любое время суток, согласовывал каждый раздел. Работа была выполнена за 3 недели. Она включала не только теорию по ERP-системам, но и детальное описание конфигурации под конкретный бизнес-кейс, что было ключевым требованием в «Синергии». Несмотря на спешку, оформление было идеальным. Сдал без проблем, спасибо за ответственность.
