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 | |
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 |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 3
Last 30 days: 0