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 интернет-магазина строительных материалов, диплом разработка интернет-магазина5 760 ₽
Разработка автоматизированной информационной системы учета успеваемости студентов колледжа8 208 ₽
Безопасность беспроводной сети стандарта wi-fi с открытым и закрытым сегментом, ВКР защита информации10 800 ₽
Разработка корпоративного мессенджера, дипломная работа по прикладной информатике в экономике10 680 ₽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 |
Заказывал доработку диплома по базам данных. Сделали всё качественно и в срок, объяснили все правки. Сервис устроил, рекомендую для сложных технических задач.
Вы буквально спасли меня! За неделю до защиты обнаружился косяк в коде, сам бы не успел. Ребята всё оперативно исправили и даже проконсультировали. Защитился на отлично! Огромное человеческое спасибо!
Обращался с опаской, но выбор был небольшой. Удивительно, но работу сделали действительно хорошо, без плагиата и нареканий от научника. Цены, конечно, кусаются, но за качество приходится платить.
Качественно, быстро, без лишних вопросов. Всё понятно и прозрачно. Сделали даже чуть раньше дедлайна.
Подруга посоветовала ваш сайт, и теперь я понимаю почему! Сделали буквально все: от написания теории до настройки базы данных. Никакой воды, все четко и по существу. Защитилась на «отлично»! Огромное спасибо!
