Publication:
Застосування систем самонавчання для розпізнавання товарів на полицях в супермаркетах

Simple item page
cris.virtual.department#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtual.department#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtual.department#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtual.orcid#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtual.orcid#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtual.orcid#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtualsource.departmente6638281-e528-48e1-8c37-5090f7f85747
cris.virtualsource.department9aff417a-d59f-470b-a5fd-f402e75c1c7a
cris.virtualsource.departmentcb3a6e11-aba8-4efe-8c8a-54fa218887e5
cris.virtualsource.orcide6638281-e528-48e1-8c37-5090f7f85747
cris.virtualsource.orcid9aff417a-d59f-470b-a5fd-f402e75c1c7a
cris.virtualsource.orcidcb3a6e11-aba8-4efe-8c8a-54fa218887e5
dc.contributor.authorАвраменко
dc.contributor.authorАвраменко, Станіслав
dc.contributor.authorАвраменко, С.Є.
dc.date.accessioned2020-04-30T08:11:27Z
dc.date.available2020-04-30T08:11:27Z
dc.date.issued2019
dc.descriptionВ інформаційно-аналітичному розділі було проведено аналіз існуючих методів для вирішення задачі візуального розпізнавання, розглянуто принцип роботи згорткової нейронної мережі, проаналізовано структуру сучасних архітектур на її базі, розглянуто існуючі критерії оцінки якості моделей. В спеціальному розділі було обрано оптимальний алгоритм для вирішення задачі візуального розпізнавання, підготовано вихідні дані та проведено тренування нейронної мережі на двох класах об’єктів, а також було оцінено отриманий результат. Окрім цього, було продемонстровано можливість узагальнення моделі на більшу кількість класів. Практична цінність отриманих у роботі результатів полягає у розробці програмного забезпечення, яке частково може вирішити проблему незаповненості продуктових полиць, а також не дотримання планограми, шляхом автоматизації процесу розпізнавання товарних продуктів на зображеннях.ru_RU
dc.description.abstractОб’єкт дослідження: процес розпізнавання товарів на полицях в супермаркетахru_RU
dc.description.abstractПредмет дослідження: технічні методи візуального розпізнавання об’єктів на зображенняхru_RU
dc.description.abstractМета дослідження: розробка програмного забезпечення для візуального розпізнавання товарних продуктів на полицях супермаркетів за допомогою сучасних моделей згорткових нейронних мережru_RU
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/155234
dc.language.isoukru_RU
dc.subjectЗГОРТКОВА НЕЙРОННА МЕРЕЖАru_RU
dc.subjectРОЗПІЗНАВАННЯ ОБРАЗІВru_RU
dc.subjectКЛАСИФІКАЦІЯ ЗОБРАЖЕНЬru_RU
dc.subjectШТУЧНА НЕЙРОННА МЕРЕЖАru_RU
dc.subjectСЕМАНТИЧНА СЕГМЕНТАЦІЯru_RU
dc.subjectПЛАНОГРАМАru_RU
dc.subjectТОЧНІСТЬ КЛАСИФІКАЦІЇru_RU
dc.titleЗастосування систем самонавчання для розпізнавання товарів на полицях в супермаркетахru_RU
dc.title.alternativeПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи бакалавра студента Авраменко Станіслава Євгеновича групи САіт-15-1 напряму підготовки 124 Системний аналізru_RU
dc.typeLearning Objectru_RU
dspace.entity.typePublication

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Диплом_бакалавр_АвраменкоС(спец_124).pdf
Size:
152.61 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи бакалавра напряму підготовки 124 Системний аналіз
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

Кафедра системного аналізу і управління