Dissertation/ Thesis
Προβολή σε EDS

Проектирование лабораторной информационной системы с использованием алгоритмов машинного обучения : магистерская диссертация

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: Проектирование лабораторной информационной системы с использованием алгоритмов машинного обучения : магистерская диссертация
Συγγραφείς: Iskuzhin, I. R.
Συνεισφορές: Кислицын, Е. В., Kislitsyn, E. V., УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления
Στοιχεία εκδότη: б. и., 2025.
Έτος έκδοσης: 2025
Θεματικοί όροι: КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ, МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, ОПТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ СИМВОЛОВ, MASTER'S THESIS, АНАЛИЗ ТЕКСТА, OPTICAL CHARACTER RECOGNITION, ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЛАБОРАТОРНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ, LABORATORY INFORMATION SYSTEM DESIGN, MACHINE LEARNING, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, COMPUTER VISION, TEXT ANALYSIS
Περιγραφή: Данная выпускная квалификационная работа посвящена проектированию лабораторной информационной системы (ЛИС) с использованием алгоритмов машинного обучения. Актуальность исследования обусловлена потребностью в автоматизации рутинных операций и повышении эффективности лабораторных процессов в строительной отрасли. Цель исследования: проектирование лабораторной информационной системы (ЛИС) с использованием алгоритмов машинного обучения. Задачи исследования: анализ существующих подходов к проектированию информационных систем; исследование гипотез применения машинного обучения в рамках информационной системы; разработка микросервиса для оптического распознавания символов (OCR) и подготовка его для интеграции в лабораторную информационную систему. Методы исследования: Основное внимание уделено внедрению модели распознавания текста на основе архитектуры SVTR. Результаты: Спроектирована лабораторная информационная система, включающая клиентскую и серверную части, а также микросервис для обработки оптического распознавания символов (OCR). Проведено обучение модели распознавания текста на синтетических данных. Выводы: Результаты исследования демонстрируют, что использование модели SVTR в PaddleOCR значительно улучшает качество распознавания текста. Разработанная ЛИС позволяет автоматизировать и оптимизировать лабораторные процессы, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость системы.
This thesis is dedicated to the design of a Laboratory Information System (LIS) using machine learning methods. The relevance of the study is driven by the need to automate routine operations and enhance the efficiency of laboratory processes in the construction industry. Research Objective: To design a Laboratory Information System (LIS) utilizing machine learning algorithms. Research Tasks: Analyze existing approaches to designing information systems. Investigate hypotheses regarding the application of machine learning within an information system. Develop an optical character recognition (OCR) microservice and prepare it for integration into the laboratory information system. Research Methods: The primary focus is on the development and implementation of a text recognition model based on the SVTR architecture. Results: A Laboratory Information System was designed, comprising client and server parts, as well as a microservice for processing optical character recognition (OCR). The text recognition model was trained on synthetic data. Conclusions: The research results demonstrate that using the SVTR model in PaddleOCR significantly improves text recognition quality. The developed LIS enables the automation and optimization of laboratory processes, ensuring high performance and system scalability.
Τύπος εγγράφου: Master thesis
Περιγραφή αρχείου: application/pdf
Γλώσσα: Russian
Σύνδεσμος πρόσβασης: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140510
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.od.......917..b712af46f9878e77c2ee50ae6b314b9c
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.od.......917..b712af46f9878e77c2ee50ae6b314b9c
RelevancyScore: 887
AccessLevel: 3
PubType: Dissertation/ Thesis
PubTypeId: dissertation
PreciseRelevancyScore: 886.737243652344
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: Проектирование лабораторной информационной системы с использованием алгоритмов машинного обучения : магистерская диссертация
– Name: Author
  Label: Authors
  Group: Au
  Data: <searchLink fieldCode="AR" term="%22Iskuzhin%2C+I%2E+R%2E%22">Iskuzhin, I. R.</searchLink>
– Name: Author
  Label: Contributors
  Group: Au
  Data: Кислицын, Е. В.<br />Kislitsyn, E. V.<br />УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ<br />Кафедра информационных технологий и систем управления
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: б. и., 2025.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2025
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22КОМПЬЮТЕРНОЕ+ЗРЕНИЕ%22">КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22МАГИСТЕРСКАЯ+ДИССЕРТАЦИЯ%22">МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22ОПТИЧЕСКОЕ+РАСПОЗНАВАНИЕ+СИМВОЛОВ%22">ОПТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ СИМВОЛОВ</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22MASTER'S+THESIS%22">MASTER'S THESIS</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22АНАЛИЗ+ТЕКСТА%22">АНАЛИЗ ТЕКСТА</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22OPTICAL+CHARACTER+RECOGNITION%22">OPTICAL CHARACTER RECOGNITION</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22ПРОЕКТИРОВАНИЕ+ЛАБОРАТОРНОЙ+ИНФОРМАЦИОННОЙ+СИСТЕМЫ%22">ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЛАБОРАТОРНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22LABORATORY+INFORMATION+SYSTEM+DESIGN%22">LABORATORY INFORMATION SYSTEM DESIGN</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22MACHINE+LEARNING%22">MACHINE LEARNING</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22МАШИННОЕ+ОБУЧЕНИЕ%22">МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22COMPUTER+VISION%22">COMPUTER VISION</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22TEXT+ANALYSIS%22">TEXT ANALYSIS</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: Данная выпускная квалификационная работа посвящена проектированию лабораторной информационной системы (ЛИС) с использованием алгоритмов машинного обучения. Актуальность исследования обусловлена потребностью в автоматизации рутинных операций и повышении эффективности лабораторных процессов в строительной отрасли. Цель исследования: проектирование лабораторной информационной системы (ЛИС) с использованием алгоритмов машинного обучения. Задачи исследования: анализ существующих подходов к проектированию информационных систем; исследование гипотез применения машинного обучения в рамках информационной системы; разработка микросервиса для оптического распознавания символов (OCR) и подготовка его для интеграции в лабораторную информационную систему. Методы исследования: Основное внимание уделено внедрению модели распознавания текста на основе архитектуры SVTR. Результаты: Спроектирована лабораторная информационная система, включающая клиентскую и серверную части, а также микросервис для обработки оптического распознавания символов (OCR). Проведено обучение модели распознавания текста на синтетических данных. Выводы: Результаты исследования демонстрируют, что использование модели SVTR в PaddleOCR значительно улучшает качество распознавания текста. Разработанная ЛИС позволяет автоматизировать и оптимизировать лабораторные процессы, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость системы.<br />This thesis is dedicated to the design of a Laboratory Information System (LIS) using machine learning methods. The relevance of the study is driven by the need to automate routine operations and enhance the efficiency of laboratory processes in the construction industry. Research Objective: To design a Laboratory Information System (LIS) utilizing machine learning algorithms. Research Tasks: Analyze existing approaches to designing information systems. Investigate hypotheses regarding the application of machine learning within an information system. Develop an optical character recognition (OCR) microservice and prepare it for integration into the laboratory information system. Research Methods: The primary focus is on the development and implementation of a text recognition model based on the SVTR architecture. Results: A Laboratory Information System was designed, comprising client and server parts, as well as a microservice for processing optical character recognition (OCR). The text recognition model was trained on synthetic data. Conclusions: The research results demonstrate that using the SVTR model in PaddleOCR significantly improves text recognition quality. The developed LIS enables the automation and optimization of laboratory processes, ensuring high performance and system scalability.
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Master thesis
– Name: Format
  Label: File Description
  Group: SrcInfo
  Data: application/pdf
– Name: Language
  Label: Language
  Group: Lang
  Data: Russian
– Name: URL
  Label: Access URL
  Group: URL
  Data: <link linkTarget="URL" linkTerm="http://elar.urfu.ru/handle/10995/140510" linkWindow="_blank">http://elar.urfu.ru/handle/10995/140510</link>
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.od.......917..b712af46f9878e77c2ee50ae6b314b9c
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.od.......917..b712af46f9878e77c2ee50ae6b314b9c
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Languages:
      – Text: Russian
    Subjects:
      – SubjectFull: КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ
        Type: general
      – SubjectFull: МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
        Type: general
      – SubjectFull: ОПТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ СИМВОЛОВ
        Type: general
      – SubjectFull: MASTER'S THESIS
        Type: general
      – SubjectFull: АНАЛИЗ ТЕКСТА
        Type: general
      – SubjectFull: OPTICAL CHARACTER RECOGNITION
        Type: general
      – SubjectFull: ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЛАБОРАТОРНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
        Type: general
      – SubjectFull: LABORATORY INFORMATION SYSTEM DESIGN
        Type: general
      – SubjectFull: MACHINE LEARNING
        Type: general
      – SubjectFull: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
        Type: general
      – SubjectFull: COMPUTER VISION
        Type: general
      – SubjectFull: TEXT ANALYSIS
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: Проектирование лабораторной информационной системы с использованием алгоритмов машинного обучения : магистерская диссертация
        Type: main
  BibRelationships:
    HasContributorRelationships:
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: Iskuzhin, I. R.
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: Кислицын, Е. В.
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: Kislitsyn, E. V.
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: Кафедра информационных технологий и систем управления
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 09
              M: 01
              Type: published
              Y: 2025
          Identifiers:
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
ResultId 1