Архітектура системи для розпізнавання продуктів на основі мікросервісів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГоловченко, Максим Миколайович
dc.contributor.authorСердюк, Богдан Сергійович
dc.date.accessioned2023-01-02T14:13:08Z
dc.date.available2023-01-02T14:13:08Z
dc.date.issued2021-12
dc.description.abstractenExplanatory note size – 88 pages, contains 33 illustrations, 23 tables, 4 applications. The relevance of the topic. today, neural network is an universal tool for the classification and recognition of objects of various natures. Therefore, the creation of original software that increases the efficiency of recognition and classification systems as part of automated systems of various natures is a necessary and urgent task. The purpose of the study. increase the efficiency of the recognition system by creating an interconnected system of neural networks using a set of microservices. Tasks to be solved: − analysis of existing solutions; − implementation of the architecture of the template microservices for the task of product recognition by photography; − software implementation; − evaluation of the effectiveness of the proposed solution. The object – microservices architecture and neural networks, existing recognition services. The subject – interconnected models of neural networks using microservices architecture. Scientific novelty – is to improve algorithmic and software, solve image recognition problems using interconnected models of neural networks and a set of microservices. The practical value – is a development of a system consisting of a set of microservices, which improves the quality of product recognition in compare to existing solutions. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. Work was performed at the Department of Informatics and Software Engineering of the National Technical University of Ukraine «Kyiv Polytechnic Institute. Igor Sikorsky». Approbation: The scientific provisions of the dissertation were tested at the First All-Ukrainian scientific-practical conference of young scientists and students "Software Engineering and Advanced Information Technologies" (SoftTech-2021) - Kyiv, 2021. Publications: Serdyuk B.S., Holovchenko M.M., Architecture of the system for recognition products based on microservices. // Proceedings of the First All-Ukrainian Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students "Software Engineering and Advanced Information Technologies" (SoftTech-2021) - Kyiv: NTUU "Kyiv Polytechnic Institute. Igor Sikorsky", November 22-26, 2021. P. 91-94.uk
dc.description.abstractukРозмір пояснювальної записки – 88 аркушів, містить 33 ілюстрацій, 23 таблиці, 4 додатки. Актуальність теми. на сьогоднішній день нейронні мережі є універсальним інструментом для задач класифікації та розпізнавання об’єктів різної природи. Тому створення оригінального програмного забезпечення, що підвищує ефективність систем розпізнавання та класифікацій як складової частини автоматизованих систем різної природи є необхідною і актуальною задачею. Мета дослідження. підвищити ефективність роботи системи розпізнавання за рахунок створення взаємозв’язаної системи нейронних мереж з використанням набору мікросервісів. Задачі, що вирішуються: − aналіз існуючих рішень; − втілення архітектури шаблону мікросервісів для задачі розпізнавання продуктів по фотографії; − адаптація згорткової нейронної мережі для задачі розпізнавання продуктів по фотографії; − реалізація програмного забезпечення; − оцінка ефективності запропонованого рішення. Об’єкт дослідження – мікросервісна архітектура та нейронні мережі, існуючі сервіси з розпізнавання. Предмет дослідження – взаємозв’язані моделі нейронних мереж з використанням набору мікросервісів. Наукова новизна – полягає в удосконаленні алгоритмічного та програмного забезпечення, вирішення задач розпізнавання зображень з використанням взаємозв’язаних моделей нейронних мереж та набору мікросервісів. Практичне значення – розробка системи, що складається з набору мікросервісів, яка підвищує якість розпізнавання продуктів в порівнянні з існуючими рішеннями. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на Першій Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2021) – м. Київ, 2021р. Публікації. Сердюк Б.С., Головченко М.М. Розробка архітектури системи комп’ютерного зору постійного навчання зі змінюваною кількістю розпізнаваних класів // Матеріали Першої Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології»(SoftTech-2021) – м. Київ: НТУУ "КПІ ім. Ігоря Сікорського", 22-26 листопада 2021 р. ст. 91–94.uk
dc.format.page88 с.uk
dc.identifier.citationСердюк, Б. С. Архітектура системи для розпізнавання продуктів на основі мікросервісів : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Сердюк Богдан Сергійович. - Київ, 2021. - 88 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51611
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкомп’ютерне баченняuk
dc.subjectмікросервісна архітектураuk
dc.subjectJavauk
dc.subjectпослідовне навчанняuk
dc.subjectcatastrophical interferenceuk
dc.subjectcomputer visionuk
dc.subjectmicroservices architectureuk
dc.subjectcontinual learninguk
dc.subject.udc004.415.2uk
dc.titleАрхітектура системи для розпізнавання продуктів на основі мікросервісівuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Serdiuk_magistr.pdf
Розмір:
2.42 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІПІ)
Магістерські роботи