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
Record create date 12/2/2021

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

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.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous

Access count: 2 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics