Детальная информация

Название Определение корректности бега при помощи методов машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.03.03_02 «Биомеханика и медицинская инженерия»
Авторы Умнов Юрий Андреевич
Научный руководитель Подольская Екатерина Александровна
Другие авторы Цветков Денис Валерьевич
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2021
Коллекция Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика машинное обучение; нейронные сети; правильный бег; распознавание ошибок при беге; детектирование скелета; machine learning; neural networks; correct running; error recognition while running; skeleton detection
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 01.03.03
Группа специальностей ФГОС 010000 - Математика и механика
Ссылки Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-3327
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи ru\spstu\vkr\15727
Дата создания записи 02.12.2021

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

В данной работе исследованы принципы правильного бега и наиболее распространенные ошибки во время выполнения данного упражнения. Создана база данных с видеофрагментами, демонстрирующими как различные ошибки, так и безошибочный бег. Применена программная реализация, позволяющая детектировать положение ключевых точек человеческого скелета на изображениях. Обработаны и подготовлены данные для последующего построения и обучения моделей. Реализованы и сравнены между собой 4 модели машинного обучения.

In this work, we have studied the principles of correct running and the most common mistakes during this exercise. A database with video clips showing both various mistakes and error-free running has been created. The software implementation is applied that allow detecting the position of key points of the human skeleton in images. Data has been processed and prepared for the subsequent creation and training of models. 4 machine learning models have been implemented and compared.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 7 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика