Отрывок: − независимая масштабируемость: каждый компонент можно масштабировать независимо от другого. Это позволяет обеспечить необходимую устойчивость системы меньшими затратами. 51 − возможность повторного использования: компоненты реализуют свою маленькую конкретную функцию. Это означает, что их проще адаптировать для использования в других системах, сервисах или приложениях. 2.3 Проектирование информационно-логической модели системы 2.3.1 Диа...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Привалов А. С. | ru |
dc.contributor.author | Головнин О. К. | ru |
dc.contributor.author | Соловьева Я. В. | ru |
dc.contributor.author | Министерство науки и высшего образования Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | шаблоны | ru |
dc.coverage.spatial | паттерны | ru |
dc.coverage.spatial | транспортные средства | ru |
dc.coverage.spatial | акустическое излучение | ru |
dc.coverage.spatial | автоматизированные системы | ru |
dc.coverage.spatial | сверточные нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | аудиозаписи | ru |
dc.coverage.spatial | детектирование признаков | ru |
dc.coverage.spatial | детектирование признаков акустического излучения | ru |
dc.creator | Привалов А. С. | ru |
dc.date.issued | 2020 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20200909155617 | ru |
dc.identifier.citation | Привалов, А. С. Автоматизированная система детектирования признаков акустического излучения транспортных средств на аудиозаписях с использованием сверточных нейронных сетей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / А. С. Привалов ; рук. работы О. К. Головнин ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатик. - Самара, 2020. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Целью выпускной квалификационной работы магистра являетсяразработка автоматизированной системы детектирования признаковакустического излучения транспортных средств на аудиозаписях сиспользованием сверточных нейронных сетей.Проведено исследование предметной области «Анализ транспортныхпотоков», рассмотрены задачи детектирования признаков и особенностиакустического излучения, проанализированы нейросетевые технологии иалгоритмы дискретного преобразования сигналов, применяемые в решениианалогичных задач. Выполнен аналитический обзор существующих систем-аналогов. Разработан метод классификации объектов по их акустическомуизлучению. Построены диаграммы по методологии UML, создана модельданных, разработаны алгоритмы функционирования и описана архитектурасистемы. Разработана автоматизированная система детектирования признаковакустического излучения транспортных средств на аудиозаписях сиспользованием сверточных нейронных сетей. Проведены исследованияэффективности разработанной системы для решения постав | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 4,3 Мб) | ru |
dc.title | Автоматизированная система детектирования признаков акустического излучения транспортных средств на аудиозаписях с использованием сверточных нейронных сетей | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | − независимая масштабируемость: каждый компонент можно масштабировать независимо от другого. Это позволяет обеспечить необходимую устойчивость системы меньшими затратами. 51 − возможность повторного использования: компоненты реализуют свою маленькую конкретную функцию. Это означает, что их проще адаптировать для использования в других системах, сервисах или приложениях. 2.3 Проектирование информационно-логической модели системы 2.3.1 Диа... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Привалов_Артем_Сергеевич_Автоматизированная_система_детектирования_признаков.pdf | 4.43 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.