Details

Title: Мониторинг и анализ физиологического состояния водителя: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.03.03_01 «Механика и математическое моделирование сред с микроструктурой»
Creators: Швец Данил Владимирович
Scientific adviser: Подольская Екатерина Александровна
Other creators: Цветков Денис Валерьевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint: Санкт-Петербург, 2021
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: компьютерное зрение; мониторинг; анализ; распознавание; водитель; computer vision; monitoring; analysis; recognition; driver
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 01.03.03
Speciality group (FGOS): 010000 - Математика и механика
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-3895
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\15704

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной работе реализован метод мониторинга и анализа физиологического состояния водителя. Выделены основные параметры оценки физиологического состояния человека, определены их критические значения. Проведен анализ результатов, полученных в ходе экспериментов. Программная реализация метода выполнена с использованием языков программирования Python и Swift.

This project aims to develop the driver’s physiological state monitoring and analysis method. Base human physiological state evaluation parameters are defined and critical values of these parameters are determined. Results obtained in the course of experiments are analyzed. Software implementation of the method is developed, using Python and Swift programming languages.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 1
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics