Детальная информация

Название Разработка программного средства детектирования действий с использованием SSM моделей: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.03.01_01 «Разработка компьютерных систем»
Авторы Кирсанов Дмитрий Иванович
Научный руководитель Болсуновская Марина Владимировна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2025
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика нейросетевые технологии ; пространственно-временное обнаружение действий ; SSM модели ; обработка временных последовательностей ; машинное обучение ; компьютерное зрение ; neural networks ; spatio temporal action recognition ; SSM models ; time series processing ; machine learning ; computer vision
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 09.03.01
Группа специальностей ФГОС 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-2703
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\37181
Дата создания записи 19.09.2025

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Программное средство детектирования действий человека на видео, разработанное с применением нейросетевых технологий. В своей основе содержит отдельно разработанную нейростетевую SSM-модель, особенности строения которой позволяют достичь высокой скорости обучения и учёта длинных временных зависимостей обрабатываемых данных. Главное преимущества: скорость обучения, возможность детекции длительных действий человека и малые затраты вычислительных ресурсов при использовании.

The developed software tool detects human actions in video using neural network technologies. It is based on a custom-designed SSM (State Space Model) neural network, whose architecture enables fast training and efficient handling of long-term temporal dependencies in the input data. The key advantages include: Fast training speed, Detection of prolonged human actions. low computational resource requirements during inference.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 0 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика