Details

Title Мониторинг правильности посадки человека на рабочем месте методами машинного обучения: 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 Аливохин Даниил Вадимович
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 ; машинное обучение ; оценка позы ; задача классификации ; computer vision ; machine learning ; pose estimation ; classification
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/vr21-4235
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key ru\spstu\vkr\15711
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 рамках данной работы был рассмотрен способ мониторинга правильности посадки человека за рабочим местом методами машинного обучения. Работа состоит из 3 частей: изучение методов оценки позы, определяющих ключевые точки суставов тела человека, обзор, применение и анализ точности алгоритмов классификации и программная реализация мониторинга видео для оценки правильности посадки.

In this paper were considered a way to monitor the correct posture of a person at the workplace using machine learning methods. This work consists of 3 parts: research of pose estimation methods, defining person’s body joint key points, review, application and accuracy analysis of classification algorithms and software implementation to assess the correct posture.

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

Access count: 3 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics