Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


ПРОГРАММНЫЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ ДЛЯ СОПРОВОЖДЕНИЯ ЭКСПОЗИЦИЙ

Работа №51120

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

информатика

Объем работы51
Год сдачи2017
Стоимость4235 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
71
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение
1 РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ 6
1.1 Нейронные сети 6
1.2 Реализация 8
2. МОБИЛЬНЫЕ МОДУЛИ 11
2.1 Модуль распознавания изображений 11
2.2 Модуль отображения информации об экспонате 16
2.3 Модуль навигации 18
3. ДЕМОНСТРАЦИОННОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ 22
4. ТРЕБОВАНИЯ К СЕРВЕРНОЙ ЧАСТИ 27
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 31
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 32
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 33
ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Музеи являются одним из важнейших инструментов сохранения опыта предыдущих поколений и предоставляют каждому посетителю доступ к этому бесценному наследию человечества. К сожалению, без контекста многие экспонаты музеев могут остаться без внимания посетителей, незнакомых с темой, если им не предоставить дополнительную информацию или информацию о взаимосвязях между экспонатами. Таким образом, необходимо организовать доступ к этой дополнительной информации. Еще недавно единственным источником необходимой дополнительной информации был экскурсовод. Однако, отсутствие возможности закрепить за каждым посетителем по экскурсоводу вынуждало собирать посетителей группами и прикреплять их к экскурсоводу. Такой подход означает потерю мобильности для посетителя и в случае, если коллекция музея настолько обширна, что времени одной экскурсии не хватает для осмотра всех экспонатов, то посетитель может оставить без внимания наиболее интересные ему выставочные образцы.
Вышеуказанные проблемы успешно решались аудиогидом, которым каждый посетитель мог пользоваться индивидуально. Это гарантировало мобильность и возможность просмотреть все интересные экспонаты, не будучи ограниченным временем экскурсии. Однако, данный подход также не лишен недостатков. Аудиогид ограничен лишь звуковым контентом, что не позволяет пользователю получать визуальную и текстовую информацию. Кроме того, аудиогиды требуют расходы на регулярное обслуживание, их трудно и дорого переводить, так как кроме перевода самого текста сопровождения необходимо его еще и озвучивать. А так же аудиогид в большинстве музеев является платной услугой, что безусловно является недостатком с точки зрения посетителя.
Решением данной проблемы могло бы стать создание мобильного приложения, которое предоставляло бы возможность получить доступ к информации об экспонатах на экранах мобильных устройств, возможность определять экспонат по его фотографии для облегчения поиска по обширной базе экспонатов и возможность просмотра карты музея с указанием текущего местоположения пользователя. Это позволит музею сэкономить ресурсы на обслуживание аудиогидов и облегчит процесс локализации на другие языки, так как будет возможность перевести только необходимый текст.
Для того, чтобы повторная реализация всего вышеописанного функционала для каждого музея не создавала излишних временных и финансовых затрат, необходимо реализовать набор модулей для работы с этим функционалом. Также модульных подход позволит внедрять эти решения в уже существующие мобильные приложения.
Таким образом, целью данной дипломной работы является разработка программного инструмента для сопровождения музейных экспозиций для операционной системы iOS.
Программный инструмент состоит из следующего набора модулей для мобильного приложения:
• Модуль отображения информации об экспонате
• Модуль определения экспоната по его фотографии
• Модуль навигации
Для демонстрации работы платформы необходимо было разработать демо-приложение.
Поскольку создание модуля определения экспоната по его фотографии подразумевает использование методов машинного обучения, которые имеют высокие вычислительные потребности, то обязательным этапом дальнейшего развития данного инструмента является создание серверной части. Также серверная часть может в перспективе взять на себя роль основного хранилища информации об экспонатах, что позволит обновлять информацию без обновления приложения.
Таким образом, задачами данной дипломной работы являются:
1. Разработка модуля отображения информации об экспонатах для
мобильных приложений на операционной системе iOS.
2. Разработка модуля определения экспоната по изображению
3. Разработка модуля навигации
4. Создание описания и документации серверной части платформы для дальнейшего развития

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В результате выполнения данной дипломной работы была достигнута запланированная цель и выполнены все поставленные задачи. Был разработан программный инструмент для сопровождения музейных экспозиций, обладающий функциональными возможностями распознавания экспонатов, хранения и отображения детальной информации и связей между экспонатами, а также возможность получения информации об экспонатах в зависимости от местоположения пользователя. Также было создано мобильное приложение для демонстрации возможностей данного программного решения.
Созданное решение существенно ускоряет и удешевляет процесс создания мобильных приложений для музеев. Это значит, что они станут доступнее, что позволит реализовать их с наименьшими финансовыми и временными затратами. Созданные с помощью данного решения мобильные приложения улучшат качество сервиса музеев и позволят каждому посетителю более удобным образом знакомиться с экспозицией.
В перспективе планируется развить данный набор инструментов в платформу, включающую в себя онлайн-конструктор приложений для музеев, которая позволит создавать приложения без навыков программирования.
Ближайшие планы на развитие данного программного продукта включают в себя:
• Создание версии для ОС Android;
• Расширение функционала платформы;
• Реализация серверной части платформы;
• Улучшение качества распознавания изображений и скорости обучения нейронных сетей.



1. Запись в блоге Андрея Карпаты (Andrej Karpathy) аспиранта
университета Стенфорда [Электронный ресурс] -
http://karpathy.github.io/2014/09/02/what-i-learned-from-competing-against-a- convnet-on-imagenet/
2. Matusugu, Masakazu (2003). «Subject independent facial expression recognition with robust face detection using a convolutional neural network». Neural Networks 16 (5): 555-559
3. Официальный сайт ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, результаты 2014 года [Электронный ресурс] - http://www.image- net.org/challenges/LSVRC/2014/results
4. Официальная документация Apple [Электронный ресурс] -https://developer. apple. com
5. Официальная документация Docker [Электронный ресурс] -https://docs.docker.com
6. Официальная документация Tensorflow [Электронный ресурс] -https://www.tensorflow.org
7. Официальный сайт правительства США посвященный GPS [Электронный ресурс] - http://www.gps.gov
8. Запись в блоге компании Logic Junction [Электронный ресурс] -http://logicjunction.com/2016/06/03/magnetic-navigation-provides-accurate- indoor-navigation/
9. Официальный сайт IndoorAtlas [Электронный ресурс] -
https: //www.indooratlas .com
10. Запись в блоге Кристофера Олаха, сотрудника Google Brain [Электронный ресурс] - http://colah.github.io/posts/2014-07-Conv-Nets- Modular/


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ