Введение 5
1 Программное обеспечение для распределенного сбора графической
информации 6
1.1 Анализ предметной области 6
1.2 Анализ аналогов 8
1.3 Выбор решения 10
1.4 Инструменты 13
1.4.1 Серверная часть 13
1.4.2 Клиентская часть 17
1.5 Архитектура серверной части ПО 19
1.5.1 Схема базы данных 19
1.5.2 Описание REST API 20
1.5.3 Описание классов 23
1.6 Развёртывание серверного ПО 28
1.7 Архитектура клиентского ПО 30
1.7.1 Описание основных компонентов мобильного приложения 30
1.7.2 Пользовательский интерфейс 31
1.7.2.1 Набор форм для ввода учётных данных 31
1.7.2.2 Набор форм для создания и разметки обучающего примера . . . .33
1.7.2.3 Набор форм для администрирования 34
1.7.3 Сервис долговременного хранения сессии 37
1.7.4 Подсистема бизнес логики 37
2 Безопасность жизнедеятельности 39
2.1 Рекомендации по снижению воздействия вредных факторов труда 42
Заключение 44
Список использованных источников 45
Приложение А - Листинг программ 46
Приложение Б - UML-диаграммы 90
Приложение В - Презентация 95
Наука о данных — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. Объединяет методы по обработке данных в условиях больших объёмов и высокого уровня параллелизма, статистические методы, методы интеллектуального анализа данных и приложения искусственного интеллекта для работы с данными, а также методы проектирования и разработки баз данных.
В настоящие время работа с данными занимает большую часть работы в сфере IT. Подъем таких областей, как интернет вещей, автоматическое пилотирования транспорта, а также разнообразные задачи из других сфер привели к высокой ценности данных, имеющих разную природу происхождения. Зачастую Интернет является хорошим источником данных. Тем не менее, при появлении новых задач в области науки о данных может вставать вопрос о сборе совершенно нового набора размеченных данных. Размеченные данные необходимы для многих задач машинного обучения с учителем: от качества разметки и собираемых данных будет зависеть успешность обучения используемой модели.
Поскольку обработка данных является важной частью любого масштабного проекта, существует большое количество сервисов, позволяющих автоматизировать данный процесс. Более того, существуют компании, предоставляющие сбор и обработку данных как отдельную услугу. В дальнейшем эти услуги будут пользоваться большей популярностью, поскольку растёт потребность в данных и в их разметке. Данный факт наталкивает на идею реализации ПО, которое может быть запущено и введено в эксплуатацию собственными силами.
Цель данной работы - создать комплексное ПО для распределённого сбора графической информации.
Заключение
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы была разработана система программ для распределенного сбора графической информации. Разработанная система программ предназначена для использования в сферах искусственного интеллекта и машинного обучения в качестве инструмента по сбору и классификации обучающих примеров. Полученный набор данных в формате zip-архива может быть скачан с машины-сервера.
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы были разработаны:
- схема базы данных;
- клиентское мобильное приложение;
- серверное веб-приложение (REST API};
- последовательность действий и скрипты для публикации веб-приложения на VPS/VDS.
