Отрывок: Рисунок 2.2 – Диаграмма состояний 2.2.4 Диаграмма последовательности При написании текстовых сценариев работы программ, возникает проблема наглядного представления отправителя и получателя каждого 35 сообщения, особенно если количество объектов превышает два. Для решение этой проблемы в UML существует диаграмма последовательности, которая показывает участников взаимодействия и последов...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Титаев В. Д. | ru |
dc.contributor.author | Литвинов В. Г. | 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 и кибернетики | ru |
dc.coverage.spatial | веб-интерфейс | ru |
dc.coverage.spatial | изображение | ru |
dc.coverage.spatial | машинное обучение | ru |
dc.coverage.spatial | распознавание объекта | ru |
dc.coverage.spatial | сверточные нейронные сети | ru |
dc.creator | Титаев В. Д. | ru |
dc.date.accessioned | 2022-10-28 10:18:20 | - |
dc.date.available | 2022-10-28 10:18:20 | - |
dc.date.issued | 2022 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20221021095005 | ru |
dc.identifier.citation | Титаев, В. Д. Автоматизированная система детектирования зданий на космических и аэрофотоснимках : вып. квалификац. работа по по направлению подгот. 09.03.01 Информатика и вычислительная техника (уровень бакалавриата), профиль «Информационные системы» / В. Д. Титаев ; рук. работы В. Г. Литвинов, 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 информатики и. - Самара, 2022. - 1 файл (2,7 Мб). - Текст : электронный | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-detektirovaniya-zdanii-na-kosmicheskih-i-aerofotosnimkah-99890 | - |
dc.description.abstract | Целью работы является автоматизация процесса кадастрового учета недвижимости по спутниковым снимкам. В данной ВКР изучены методы и алгоритмы машинного обучения, способы решения задачи детектирования зданий на космических иаэрофотоснимках. Разработан логический проект системы с использованием методологии UML. Разработана и реализована автоматизированная система детектированиязданий на космических и аэрофотоснимках на базе сверточной нейронной сети с веб-интерфейсом. Алгоритмы машинного обучения реализованы на языкеPython с использованием библиотеки scikit-learn, Tensorflow и Keras, которые позволяют выполнять обучение модели на ядрах графического процессора. Веб- интерфейс системы реализован на языке Python, с использованием технологииDjango, для отображение динамического содержимого веб-страницы используется язык Javascript.Разработан пример прогнозирования с помощью разработанной системы. | ru |
dc.title | Автоматизированная система детектирования зданий на космических и аэрофотоснимках | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | Рисунок 2.2 – Диаграмма состояний 2.2.4 Диаграмма последовательности При написании текстовых сценариев работы программ, возникает проблема наглядного представления отправителя и получателя каждого 35 сообщения, особенно если количество объектов превышает два. Для решение этой проблемы в UML существует диаграмма последовательности, которая показывает участников взаимодействия и последов... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Титаев_Владимир_Дмитриевич_Автоматизированная_система_детектирования_зданий.pdf | 2.77 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.