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

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 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.

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: 2
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics