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"
Проектирование и разработка АРМ менеджера по закупкам7 776 ₽
Разработка ИС учета и обработки заявок пользователей на ТО и ремонт оргтехники (Help Desk), диплом по информатике10 680 ₽
Разработка информационной системы инвентаризации оборудования4 800 ₽7 599 ₽
Информационная система обслуживания заявок сотрудников строительной компании, диплом по информатике в экономике8 900 ₽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 ВКР по прикладной информатике в МИСИС с выполнением за 3 недели. Работа включала разработку модуля обработки данных на Python и анализ эффективности нейросетей для прогнозирования. Соответствует требованиям кафедры, замечаний по структуре и коду было минимально. Защита прошла без правок, оценка «хорошо». Сервис оправдал ожидания по срокам и качеству.
ВКР по лингвистике для Синергии выполнен за 3 недели. Исследование особенностей перевода мемов с английского в русскоязычном сегменте соцсетей. Соответствует требованиям дистанционного формата: есть примеры скриншотов, анализ языковых адаптаций. Не было замечаний по терминологии, но потребовалась правка списка источников. Защита прошла успешно, оценка «хорошо». Рекомендую при заказе с запасом времени.
Заказал ВКР на тему «Автоматизация процессов ИТ-поддержки на предприятии». Работа выполнена за 3 недели без спешки. Тема раскрыта по методичке: анализ текущих слабых мест, предложения по улучшению, расчеты эффективности. Было небольшое замечание по оформлению таблиц, но поправили за пару дней. Защита прошла спокойно, оценка «хорошо». Для стандартного срока — результат стабильный и предсказуемый.
Решил заказать диплом на тему «Автоматизация обработки внутренних заявок сотрудников в организации». Сомневался в сроках — всего 10 дней до дедлайна. Первый черновик содержал неточности в структуре, но автор быстро внес корректировки после моих комментариев. Добавили детали по адаптации системы под разные отделы. На защите комиссия одобрила практическую часть, хотя попросила расширить рекомендации. «Хорошо» вместо «удовл.» — за такие сроки я доволен!
Заказал диплом по бизнес-информатике в МЭИ за 4 дня до дедлайна — почти не верил, что успеют. Были опасения по расчетам оптимизации ИТ-инфраструктуры и чертежам архитектуры систем в Visio. В итоге автор внес правки за сутки (пришлось доплатить), но замечания комиссии по формуле ROI устранили. Спасли перед защитой, хотя изначально сомневался в сервисе.
