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"
Безопасность беспроводной сети стандарта wi-fi с открытым и закрытым сегментом, ВКР защита информации10 800 ₽
Разработка информационной системы инвентаризации оборудования4 800 ₽7 599 ₽
Защита персональных данных в медицинском учреждении, диплом по защите информации7 700 ₽
Разработка автоматизированной системы учета товаров и продаж для торговой компании9 200 ₽Описание
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 |
Заказывал диплом по специальности «цифровая экономика». Думал, что сделают кое-как, но нет: уникальность 87%, куча расчётов в Python. Менеджер ещё предложил дополнительный перечень вопросов с ответами для защиты — я купил, не пожалел. Комиссия спросила про экономическую эффективность, я уже был готов. Спасибо!
РАНХиГС, ГМУ. Заказал ВКР за месяц — сжато, но реально. Работу получил вовремя, антиплагиат 81%. Но в тексте нашёл пару устаревших ссылок (2018 год). Правки сделали, объяснили, что промахнулись. В целом сервис честный, если попросить доработку. На защите проблем не было.
Заказывала ВКР по психологии. Срок 2 месяца. Сделали чётко, уникальность 89%, SPSS, корреляции. Очень боялась защиты — взяла дополнительный пакет вопросов-ответов. И правильно: комиссия спросила про валидность методик, я ответила дословно. Ощущение, что кто-то держал меня за руку. Спасибо команде!
Очень боялась, что после перевода первой части суммы связь с исполнителями просто потеряется. На деле процесс оказался отлаженным: личный кабинет, статусы этапов, быстрый чат с куратором. Был небольшой косяк с первым автором, который не учёл свежие поправки в отраслевых стандартах, но заменили специалиста за сутки. Новая версия полностью соответствовала методичке. В целом надёжно.
Заказывала доработку бакалаврской работы перед самой защитой. Нужно было срочно добавить сравнительный анализ конкурентов. Сделали за два дня, нашли открытые данные, построили матрицу. Без этой главы меня бы просто не допустили. Спасибо за оперативность и понимание студенческих проблем. Буду рекомендовать одногруппникам.
