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 автоматизированной системы учета товаров малого предприятия2 000 ₽
Безопасность беспроводной сети стандарта wi-fi с открытым и закрытым сегментом, ВКР защита информации2 000 ₽
Разработка ИС учета и обработки заявок пользователей на ТО и ремонт оргтехники (Help Desk), диплом по информатике2 000 ₽
Применение DLP-систем как инструмента обеспечения информационной безопасности компании, диплом по защите информации2 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 |
Спасибо, работа пришла мгновенно. Буду рекомендовать друзьям.
Обратилась к данному производителю услуг в начале мая. Заказала ВКР, курсовую, отчет по практике, речь и презентацию. Почти 100 % оригинальность. Работают быстро. На вопросы отвечают почти моментально. Слегка переделали презентацию и речь по просьбе преподавателя и то, считаю, что какие то замечания должны были быть. ВКР приняли сразу. Изначально отпугнули низкие звезды на отзовике, но я все поняла вовремя и не жалею. Благодарю Вас!) Буду рекомендовать Вас знакомым!)
Обратилась сюда с очень сложной темой. Сделали диплом за месяц, что для меня было спасением. Ребята — профи, взялись за задачу, которая мне не поддавалась.
Есть небольшой нюанс: из-за сжатых сроков не успели отполировать все детали до идеала. Если планируете заказывать, лучше делать это заранее. Но несмотря на это, работа качественная, и я получила «отлично» на защите.
Огромное вам спасибо! Рекомендую ребят всем, кто попал в трудную ситуацию.
Учусь в МГУ на направлении бизнес-информатика. Сначала сомневалась, получится ли совместить требования методички и мои пожелания по структуре. В работе использовались данные из 1С и элементы анализа в Stata. Несколько раз просила внести изменения, всё сделали корректно. В итоге диплом приняли, а оригинальность оказалась выше 88%.
Писала диплом по праву в УрФУ, тема про цифровые права. Сделали с акцентом на судебную практику, уникальность 90%. Сначала сомневалась в надёжности, но общались в чате, скидывали промежуточные главы. На защите отвечала на вопросы легко, потому что материал был логично выстроен. Рекомендую как проверенный сервис.
