Найти в Дзене
интеллектуальная система для регистрации и анализа траектории движения электросамокатов
МИНИСТЕРСТВО ТРАНСПОРТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ТРАНСПОРТА» (РУТ(МИИТ) Институт управления и цифровых технологий Кафедра «Вычислительные системы, сети и информационная безопасность» Отчет По ПРОЕКТУ НА тему: интеллектуальная система для регистрации и анализа траектории движения электросамокатов Направление: 10.03.01 Информационная безопасность Профиль: Безопасность компьютерных систем Выполнил: студент группы УИБ-312 Угурчиева Д.М. Проверил: Романенко А.Р. МОСКВА 2023 АННОТАЦИЯ Пояснительная записка – 32 с...
1 год назад
1.   ОПИСАНИЕ КОДА Код написан на языке программирования Python. Он использует различные библиотеки, такие как sys, os, psycopg2, speech_recognition и PyQt5, для различных целей, таких как работа с файлами, распознавание речи, взаимодействие с базой данных PostgreSQL и создание графического интерфейса с помощью библиотеки PyQt5. Основная часть кода представляет собой определение класса MainWindow, который является главным окном приложения. В этом классе определены различные методы, связанные с обработкой событий кнопок и выполнением соответствующих действий, таких как выбор файла, транскрибирование аудио, загрузка и выгрузка файлов в базу данных, удаление файлов, обновление таблицы и поиск файлов по ключевым словам. Также в коде определены вспомогательные функции, такие как transcribe_audio для распознавания речи из аудиофайла, extract_keywords для извлечения ключевых слов из транскрибированного текста и save_transcription для сохранения транскрипции в текстовом файле. В целом, данный код представляет собой пример приложения, которое позволяет выбирать аудиофайлы, транскрибировать их, сохранять результаты в базе данных PostgreSQL, а также выполнять другие операции, связанные с управлением и обработкой этих файлов. Приложение предлагает: 1.   Выбор файла: с помощью кнопки "Выбрать файл" можно выбрать аудиофайл для транскрибации. 2.   Транскрибация: после выбора файла и нажатия кнопки "Транскрибировать" происходит распознавание речи из аудиофайла с использованием библиотеки speech_recognition. Результат транскрибации отображается в текстовом поле "Результат транскрибации". 3.   Загрузка в базу данных: при нажатии кнопки "Загрузить" происходит загрузка выбранного аудиофайла в базу данных PostgreSQL. Данные файла, такие как имя файла, содержимое файла в виде бинарных данных и ключевые слова, сохраняются в таблице "files". 4.   Выгрузка из базы данных: при нажатии кнопки "Выгрузить" происходит выгрузка файлов из базы данных PostgreSQL. Файлы сохраняются в указанной папке на компьютере. 5.   Удаление файлов: при нажатии кнопки "Удалить" происходит удаление файлов из базы данных PostgreSQL. Идентификаторы строк для удаления вводятся в поле "напишите ID строк для удаления". 6.   Обновление таблицы: при нажатии кнопки "Обновить таблицу" происходит обновление таблицы, отображающей содержимое базы данных PostgreSQL. Таблица отображает информацию о загруженных файлах, такую как идентификатор, имя файла, дата, ключевые слова и текстовый файл. 7.   Поиск файлов, по ключевым словам: при нажатии кнопки "Найти" происходит поиск файлов в базе данных PostgreSQL, содержащих указанные ключевые слова. Результаты поиска отображаются в текстовом поле "Результат транскрибации". 4   СОЗДАНИЕ ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ Для решения поставленной задачи было сформировано два набора данных: обучающая и проверяющая выборки, каждый из которых разбит еще на два набора. Формирование и подготовка данных для машинного обучения – это процесс, который состоит из нескольких этапов. Он включает сбор, очистку, преобразование и анализ данных, чтобы создать набор данных, который может быть использован для обучения модели машинного обучения. Первый шаг в формировании и подготовке выборок д
1 год назад