Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67137
Название: | Система компьютерного зрения для оценки динамики сепарации скважной жидкости |
Авторы: | Черняк, Константин Андреевич |
Научный руководитель: | Скороспешкин, Максим Владимирович |
Ключевые слова: | сепарация скважной жидкости; сегментация изображения; глубокое обучение; компьютерное зрение; свёрточные нейронные сети; well fluid separation; image segmentation; deep learning; computer vision; convolutional neural networks |
Дата публикации: | 2021 |
Библиографическое описание: | Черняк К. А. Система компьютерного зрения для оценки динамики сепарации скважной жидкости : бакалаврская работа / К. А. Черняк ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение автоматизации и робототехники (ОАР) ; науч. рук. М. В. Скороспешкин. — Томск, 2021. |
Аннотация: | Объект исследования работы является проверка применимости свёрточных нейронных сетей в рамках системы отслеживания динамики сепарации скважной жидкости. Цель работы - разработка приложения с графическим интерфейсом для отслеживания динамики сепарации скважной жидкости. Актуальность работы заключается в запуске свёрточной нейронной сети на встраиваемой платформе NVIDIA Jetson Nano. Получены результаты с точностью сегментирования в 70%, что свидетельствует о возможном практическом применении данной работы. The object of the research is to test the applicability of convolutional neural networks in the framework of a system for tracking the dynamics of well fluid separation. The purpose of the work is to develop an application with a graphical user interface.purpose of the work is to develop an application with a graphical user interface for tracking the dynamics of well fluid separation. The relevance of the work is to launch a convolutional neural network on the embedded platform NVIDIA Jetson Nano. The results were obtained with a segmentation accuracy of 70%, which indicates a possible practical application of this work. |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67137 |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
TPU1165883.pdf | 2,33 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.