Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Разработка профильной системы распознавания на базе модели нейроной сети, дипломная работа по информатике в экономике

-45%
 Разработка профильной системы распознавания на базе модели нейроной сети, дипломная работа по информатике в экономике

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"

Заказать демо-версию:
Email
Отправляя эту форму, я принимаюусловия конфиденциальности.
Скачать план работы в формате PDF
Работа подготовлена и защищена в 2017 году. Актуальность проекта объясняется тем, что системы анализа образов и компьютерного зрения очень часто применяется при изучении природных объектов с бортов беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Выбор темы определён важностью использования СТЗ в нынешней промышленности. Системы технического зрения (СТЗ) сегодня становятся одним из главных методов развития АСУ движением в условиях, когда объём информации не достаточен и для выполнения задач управления необходимо изучение внешней обстановки в режиме онлайн. СТЗ применяются в новейших наземных, космических, подводных и надводных средствах. Хорошая дальность действия и широкий спектр цвета и разрешения новых линейных и матричных приемников оптического излучения СТЗ являются оптимальными источниками данных при самостоятельном выполнении задач навигации, наведения или определения.
Скидка 45%
До конца акции осталось:
Год:
2017
Программа с исходниками:
Да, Delphi
Наши гарантии
Дополнительные услуги:
Готова к отправке
Артикул: 84156
10 800
5 940
Экономия - 4 860
Нужна уникальная работа с гарантией? напишите нам!
В избранное К сравнению
Описание
Характеристики
Отзывы (726)

Описание

Не нашли подходящую работу?Оцените стоимость ее написания!

Работа подготовлена и защищена в 2017 году.

Актуальность проекта объясняется тем, что системы анализа образов и компьютерного зрения очень часто применяется при изучении природных объектов с бортов беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).

Выбор темы определён важностью использования СТЗ в нынешней промышленности.

Системы технического зрения (СТЗ) сегодня становятся одним из главных методов развития АСУ движением в условиях, когда объём информации не достаточен и для выполнения задач управления необходимо изучение внешней обстановки в режиме онлайн. СТЗ применяются в новейших наземных, космических, подводных и надводных средствах. Хорошая дальность действия и широкий спектр цвета и разрешения новых линейных и матричных приемников оптического излучения СТЗ являются оптимальными источниками данных при самостоятельном выполнении задач навигации, наведения или определения.

Нужно также выделить несколько трудностей внедрения зрительного информационного канала в центр контроля мобильными объектами. Сложности зачастую связана с проблемами изменения зрительных данных в результаты слежения, навигации или определения данных движения этих объектов в режиме онлайн.

Уменьшение времени преобразования зрительных сигналов при высокой скорости движения мобильных объектов непроста в получении, и является основным препятствием для применения СТЗ везде. Сложности также в синтезе алгоритмов необходимых преобразований. Нет одного алгоритма решения задач зрительного распознавания, навигации, слежения и наведения при текущем движении аппарата или объекта. Для конкретной задачи СТЗ и в отдельной ситуации условий перемещения нужен лишь один алгоритм, причём любое изменение указанной зрительной сцены влечёт смену применяемого алгоритма описания фотометрического сигнала. Отсюда иметь важность поддержания алгоритмической полноты и структурной устойчивости реализации технического зрения на разных фотометрических ситуациях и траекториях перемещения.

Сложная ситуация поддержки СТЗ состоит и в конструктивных просчетах их технической реализации — применении лишь части динамических диапазонов цветопередачи и света, изменчивостью фотоприёмников, астигматизмом метода наблюдения, изменением калибровочных характеристик и привязок к длине потока видеоданных. Так часто полезность алгоритма снижается искажениями и шумами. Борьба с помехами в видеоданных станет главной алгоритмической задачей в процессе использования зрительной обратной связи в центр управления. Такой вариант требует серьезного развития алгоритмов и методов зрительных преобразований в процессе реализации конкретных задач управления движущимися объектами.

Объектом исследования в проекты выступают доступные варианты распознавания образов.

Предметом исследования считается подготовка методики распознавания изображений.

В процессе подготовки работы применялись статьи следующих авторов: Кашкин В.Б., Монич Ю.И., Пересада В. П.

Цель проекта – увеличение результативности работы сотрудников компании благодаря использованию ПО для распознавания изменения природных объектов с борта БПЛА с помощью нейронных сетей.

Задачи, требующие решения в работе:

  • Исследование типа изображения в цифровом виде;
  • Исследование вариантов распознавания объектов с борта БПЛА;
  • Подготовка метода работы программы;
  • Подготовка структуры ПО;
  • Проверка ПО.

Помимо пояснительной записки в комплекте идет программа на языке Delphi и СУБД MS Access.

Характеристики

Год
2017
Программа с исходниками
Да, Delphi
31 октября 2025 19:24

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.

31 октября 2025 09:59

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.

30 октября 2025 08:02

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.

30 октября 2025 07:00

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!

29 октября 2025 18:26

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.

Все отзывы
С этим товаром также покупают
Рекомендуем посмотреть
0Избранное
товар в избранных
0Сравнение
товар в сравнении
0Просмотренные
0Корзина
товар в корзине
Мы используем файлы cookie, чтобы сайт был лучше для вас.