Программные комплексы поддержки принятия управленческих решений (разработка программного обеспечения для распознавания изменения природных объектов с борта БПЛА)
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"
Безопасность беспроводной сети стандарта wi-fi с открытым и закрытым сегментом, ВКР защита информации2 000 ₽
Разработка автоматизированной информационной системы учета успеваемости студентов колледжа2 000 ₽
Построение защищенного электронного документооборота в организации, диплом по защите информации2 000 ₽
Разработка сайта салона красоты с возможностью записи клиентов2 000 ₽Описание
Работа подготовлена и защищена в 2017 году в Московский технологический институт, кафедра Информатики и автоматизации, Направление: Управление в технических системах, Профиль: Системы и технические средства автоматизации и управления.
Актуальность работы связана с тем, что системы распознавания образов и компьютерного зрения все чаще и чаще используются при автоматическом исследовании природных объектов с бортов беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).
Выбор темы обоснован акутальностью применения систем технического зрения в современной промышленности.
Теоретическая значимость работы состоит в изучении методов распознавания изображений, практическая – в применении разработанного программного обеспечения в деятельности ФГБУ «Чукотское УГМС».
Системы технического зрения (СТЗ) сейчас становятся одним из основных средств развития АСУ движением в условиях, когда объём априорных данных не достаточен и для реализации задач управления нужен анализ внешней обстановки в онлайн режиме. СТЗ используются в новейших космических, наземных, подводных и надводных мобильных объектах. Хорошая дальность действия и широкий спектр пространственного и цветового разрешения сегодняшних линейных и матричных приемников оптического излучения СТЗ служат отличными источниками данных при автоматическом выполнении задач навигации, наведения или распознавания.
Важно также отметить некоторые технические трудности внедрения зрительного информационного канала в центр управления мобильными объектами. Сложности связаны с проблемами преобразования зрительных данных в данные результатов слежения, навигации или выявления параметров движения этих объектов в онлайн режиме.
Минимизация времени конвертации зрительных сигналов при большой скорости движения мобильных объектов очень сложна в реализации, и является единственным препятствием для повсеместного применения СТЗ. Сложности также связаны с синтезом алгоритмов необходимых преобразований. Нет универсального алгоритма решения задач зрительного слежения, распознавания, навигации и наведения при стандартном движении аппарата или объекта зрительного слежения. Для любой задачи СТЗ и в конкретной ситуации фотометрических и траекторных условий необходим лишь определенный алгоритм, причём даже незначительное изменение указанной зрительной сцены часто требует смены применяемого алгоритма исследования фотометрического сигнала. Это ведет к необходимости поддержания алгоритмической полноты и структурной устойчивости проведения задач технического зрения на различных фотометрических ситуациях и траекториях передвижения.
Сложная ситуация алгоритмического обеспечения СТЗ складывается и с конструктивными просчетами их технической реализации — нехватке динамических диапазонов свето- и цветопередачи, дискретностью фотоприёмников, астигматизмом канала наблюдения, погрешностями калибровочных характеристик и привязок к времени потока видеоданных. Поэтому зачастую полезность алгоритма гибнет под ударами искажений и шумов. Борьба с помехами в видеоданных становится основной алгоритмической задачей в процессе применения зрительной обратной связи в центр управления. Такой подход требует серьезного развития математических методов и алгоритмов зрительных преобразований в рамках реализации конкретных задач управления передвижными объектами.
Объектом исследования выпускной квалификационной работы является методы и способы распознавания изображений.
Предметом исследования является программная реализация методов распознавания изображений.
При написании выпускной квалификационной работы использовались научные труды следующих авторов: Кашкин В.Б. [18], Монич Ю.И. [26], Пересада В. П. [28].
Целью работы является повышение эффективности работы сотрудников компании за счет применения проекта программного обеспечения для распознавания изменения природных объектов с борта БПЛА.
Основными задачами работы являются:
- Анализ структуры изображения в цифровом виде;
- Анализ методов и алгоритмов распознавания объектов с борта БПЛА;
- Разработка алгоритмов работы программы;
- Разработка структуры программного обеспечения;
- Тестирование программного обеспечения.
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, заключения, тех глав и приложения с листингом программных модулей, выполнена на 100 страницах, содержит 8 таблиц и 19 рисунков.
В комплект работы входит программа на языке Delphi и СУБД MS Access.
Характеристики
Год | 2017 |
Программа с исходниками | Да, Delphi |
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.
