Treffer: Веб-орієнтовані програмні засоби аналізу потокових сенсорних даних

Title:
Веб-орієнтовані програмні засоби аналізу потокових сенсорних даних
Contributors:
Петрашенко, Андрій Васильович
Publisher Information:
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Київ
Publication Year:
2019
Document Type:
Dissertation bachelor thesis
File Description:
68 с.; application/pdf
Language:
Ukrainian
Relation:
Тимошенко, І. О. Веб-орієнтовані програмні засоби аналізу потокових сенсорних даних : дипломний проект . бакалавра : 6.050102 Комп'ютерна інженерія / Тимошенко Ігор Олегович. – Київ, 2019. – 68 с.; https://ela.kpi.ua/handle/123456789/28680
Accession Number:
edsbas.3A2FA6EE
Database:
BASE

Weitere Informationen

Метою дипломного проекту є розробка веб-орієнтованого програмного засобу аналізу потокових сенсорних даних, а саме – забезпечення виявлення об’єктів на кадрах користувацької відеокамери в режимі реального часу. Для виконання проекту були проаналізовані існуючі рішення виявлення об’єктів на відео та зображеннях засобами машинного навчання і нейронних мереж, а також переглянуті існуючі методи ефективної роботи з потоковими даними. На їх основі був розроблений новий продукт, що дозволяє: - через веб-сторінку в браузері слідкувати за наявністю об’єктів в рамках видимості відеокамери та отримувати візуальне виділення їх місцезнаходження; - користування розробленою системою окремо від веб-інтерфейсу, засобами спілкування через комп’ютерні мережі; - швидкий та точний аналіз потокових даних. Основною мовою розробки стала мова програмування Python, яка дає доступ до широкого набору інструментів роботи з алгоритмами машинного навчання, обробки зображень та засобами розподілених обчислень. Для серверної частини веб-інтерфейсу використаний Node.js. ; The purpose of the diploma project is the development of a web-based software for analysis of stream sensory data, namely - ensuring the detection of objects on the frames of a user's video camera in real time. For the implementation of the project, were analyzed existing solutions for detecting objects on video and images by means of machine learning and neural network, as well as revised existing methods of efficient work with stream data. On their basis, was developed a new product, which allows: - through the web page in the browser to monitor the presence of objects in the visibility of the video camera and receive a visual allocation of their location; - use of the developed system separately from the web interface, means of communication through computer networks; - fast and accurate analysis of streaming data. The main language of development was the Python programming language, which provides access to a wide range of tools for working with algorithms for machine ...