Отрывок: На рисунке 24 представлена физическая модель базы данных. Рисунок 24 – Физическая модель базы данных 32 2.3 Обоснование и выбор комплекса программных средств, языка программирования, среды разработки, системы управления базой данных, операционной системы 2.3.1 Выбор операционной системы Наиболее продвинутой и востребованной сейчас считается ОС Windows 10 и...
Название : Детектирование частей тела человека с помощью нейронных сетей
Авторы/Редакторы : Глянько В. С.
Соловьева Я. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики и кибернетики
Дата публикации : 2023
Библиографическое описание : Глянько, В. С. Детектирование частей тела человека с помощью нейронных сетей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологии" / В. С. Глянько ; рук. работы Я. В. Соловьева ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатик. - Самара, 2023. - 1 файл (2,1 Мб). - Текст : электронный
Аннотация : Объектом исследования является процесс определения положения телачеловека.Целью данной квалификационной работы является автоматизацияпроцесса определения положения тела человека с помощью нейронных сетей.Во время выполнения данной работы была спроектирована и разработанасистема, с помощью которой пользователь может определять положение телачеловека как в режиме реального времени, так и в режиме загрузки фото иливидео, на которых изображены люди. Для работы в режиме реального временинужна веб-камера.В ходе выполнения выпускной квалификационной работы былипроведены исследования эффективности работы нейронной сети.Во время выполнения выпускной квалификационной работы был проведенанализ предметной области и систем-аналогов, были разработаны диаграммы пометодологии UML в среде draw.io. Программа была написана на языкепрограммирования Python в среде разработки PyCharm. В качествеоперационной системы использовалась Windows 10. В качестве базы данныхбыла выбрана PostgreSQL.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Detektirovanie-chastei-tela-cheloveka-s-pomoshu-neironnyh-setei-106118
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20231005113739
Ключевые слова: ALPHAPOSE
DEEPCUT
DEEPPOSE
OPENPOSE
детектирование частей тела человека
информационно-логические модели системы
нейронные сети
определение положения частей тела
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Глянько_Виталий_Сергеевич_Детектирование_частей_тела_человека.pdf2.16 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.