Тема: «ИНФОРМАЦИОННО-СПРАВОЧНАЯ СИСТЕМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАСТЕНИЙ «GREENWORLD»

В современном мире наиболее перспективным направлением являются интеллектуальные системы распознавания объектов. На сегодняшний день в мире существуют системы для распознавания лиц, эмоционального состояния человека по выражению лица, музыки и даже изображений животных по издаваемым характерным звукам.
В век информационных технологий жизнь людей становится все более автоматизированной, но все равно некоторые области сферы систем распознавания не проработаны, и не достигнуты желаемые результаты. Одним из новых и перспективных направлений является разработка систем распознавания объектов.
Системы распознавания имеют востребованность в космических разработках и в органах по управлению безопасностью жизнедеятельности людей, а именно, в местах массового скопления. Целью создания таких систем является предотвращения терроризма, а также распознавание личностей, которые совершили преступление в общественных местах, такими местами могут быть супермаркеты, вокзалы, аэропорты, банки, торговые центры, культурно-развлекательные и спортивные объекты, и сооружения. Еще очень важно контролировать порядок на улицах города и общественных местах, таких, например, как площади.
Для создания таких интеллектуальных систем распознавания необходимы хорошие камеры, которые должны передавать очень качественное изображение, в связи с этим возникают проблемы, которые затормаживают процесс создания таких систем.
Помимо высоких затрат на оборудование, добавляются внешние факторы, такие как освещенность, погодные условия и температурный режим. Также существуют различные способы скрыть свою внешность от камер, например, головные уборы, парики, различные накладки (борода, усы) и т.д.
Люди и другие живые организмы имеют очень важное свойство «умение распознавать», именно эта способность только живых существ, позволяет отличать одни объекты от других [5].
Существуют разнообразные технические задачи, например, такие как автоматическое распознавание речи (акустическое распознавание) и чтение текста, прогноз погоды и прогноз состояния фондовой биржи, постановка медицинского диагноза. При всех отличиях этих технических задач, их можно представить, как распознавание образов. Их связывает поиск решения общей задачи, то есть выделение признаков, с целью определения объектов принадлежащих одному классу из множества объектов, относящихся к разным классам.
Чтобы отличать одни физические объекты от других, необходимо уметь выделять признаки и свойства этих объектов. Образом объекта называют совокупность свойств, которые описывают конкретный объект. В свою очередь, под классом объектов понимается некоторая совокупность образов, называемых элементами класса, которая обладает рядом близких признаков и свойств. Вычисляемые или измеряемые свойства объектов, позволяющие отличить классы друг от друга, называются «признаками объекта».
Каждый класс может состоять только из одного элемента, как, например, при опознавании человека. С другой стороны, вся совокупность образов может быть разделена всего на два класса, например, «чужой» и «свой».
Целью магистерской работы является разработка информационно-справочной системы, которая по ключевым признакам и параметрам будет определять к какому типу и виду относится растение, а также выдавать справку о нем. В данной системе предусматривается дополнительная функция «Определитель болезней растений», а также определитель по фото.
Для реализации поставленной цели, необходимо:
1. Изучить литературу, заложив теоретический фундамент для темы исследования.
2. Провести обзор существующих программных продуктов и экспертных систем, определяющих растения.
3. Создать, заполнить и протестировать базу данных для экспертной системы.
4. Создать оболочку приложения экспертной системы, разработать дружественный интерфейс.
5. Подключить базу данных.
6. Протестировать созданное приложение.
При разработке информационно-справочной системы распознавания объектов необходимо решить несколько важных задач. Первая задача заключается в выборе способа измерения или вычисления признаков, и вторая задача связана с представлением полученных в результате данных. Необходимо отобрать максимально возможное число признаков для распознаваемых образов, учитывая при этом сложность и точность определения результата для каждого признака.
Купить

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы были рассмотрены системы распознавания растений, их методы и принципы. Выполнен обзор существующих программных продуктов, экспертных и поисковых систем для определения растений.
Для реализации собственного приложения была создана математическая модель, разработана клиентская часть приложения, включающая в себя проектирование, создание и заполнение базы данных растений «Flora_db» на платформе PHPMyAdmin, спроектированы формы приложения. Разработана серверная часть приложения, включающая в себя создание форм с помощью интегрированной среды разработки Microsoft Visual Studio, а также наполнение приложения функционалом с помощью программного кода.
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы были изучены учебные материалы по разработке клиент-серверных приложений, а также мобильных приложений, работающих на платформе Android и Java, рассмотрены технологии обработки и хранения данных в распределенных системах.
В дальнейшем возможно развитие информационно-справочной системы «GreenWorld»:
• расширение возможностей электронного справочника;
• добавление видео- и аудиозаписей;
• автоматическое обновление базы данных растений;
• улучшение поиска по фотографии;
• разработка мобильной версии приложения;
• добавление обратной связи с пользователями.
Результатом проделанной работы стало программное обеспечение с возможностью дальнейшего развития и улучшения.
Купить