Аннотация: Объектом работы является мобильное приложение для распознавания пород домашних животных с использованием локальных моделей машинного обучения. Цель(и) работы – разработка кроссплатформенного мобильного приложения «Animal Vision AI» для распознавания пород животных в режиме реального времени с использованием локальной модели TensorFlow Lite и гибридного хранения истории распознаваний. Методы, используемые в работе: анализ предметной области, проектирование архитектуры offline-first, обучение нейросетевой модели ResNet-18 с использованием transfer learning, конвертация модели в формат TFLite, кроссплатформенная разработка на Flutter, реализация REST API на Go, функциональное тестирование. Результаты работы: сформирован датасет из 46 классов животных на основе Oxford-IIIT Pet и AwA2. Обучена модель классификации с точностью 97.55% на валидационной выборке. Разработано мобильное приложение с локальным инференсом (300-450 мс) и фоновой синхронизацией данных. Область применения результатов: мобильные сервисы для владельцев животных, ветеринарные информационные системы, образовательные платформы по биологии и зоологии.
Курышев К. О. Разработка мобильного приложения для распознавания пород домашних животных / К. О. Курышев. - Иваново, 2026. - 173 с.