| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Computer Systems |
| Title in original language |
Reāllaikā veikta vingrojuma izpildes precizitātes noteikšana, izmantojot TensorFlow bibliotēku |
| Title in English |
Accuracy Estimation for Performed Exercise in Real Time Using TensorFlow Library |
| Department |
12300 Institute of Applied Computer Systems |
| Scientific advisor |
Marina Uhanova |
| Reviewer |
Maija Strautmane |
| Abstract |
Fizioterapijas pozitīvā ietekme uz cilvēka pašsajūtas uzlabošanu, ir palielinājusi pieprasījumu pēc fizioterapeita pakalpojumiem, kā arī veicinājusi telerehabilitācijas un citu jaunu digitālo fizioterapijas risinājumu attīstīšanos. Aizvien lielāku popularitāti iemanto fitnesa, sporta un rehabilitācijas lietotnes, kuras, izmantojot ierīces kameru un ķermeņa pozas noteikšanas modeļus, veic vingrojuma izpildes precizitātes pārbaudi. Šādās telerehabilitācijas lietotnēs precizitātes pārbaude tiek veikta tikai iepriekš definētam un skaita ziņā ierobežotam vingrojumu klāstam. Bakalaura darbā tiek identificēti, izpētīti un salīdzināti TensorFlow bibliotēkas cilvēka ķermeņa pozas noteikšanas modeļi, kā arī divas pozu salīdzināšanas metodes. Balstoties uz iegūtajiem salīdzinājumu rezultātiem, darbā tiek piedāvāta metode un izstrādāta tās realizācija tīmekļa bāzētai programmai, lai jebkura vingrojuma izpildes reāllaikā veiktu tā precizitātes pārbaudi pret augšupielādes attēlā fiksētu pozu.
Bakalaura darbs sastāv no sešām nodaļām: telerehabilitācijas iespējas, cilvēka ķermeņa pozas noteikšana, cilvēka ķermeņa pozu salīdzināšanas metodes, metode pozu salīdzināšanai starp attēlu un web kameras video plūsmas kadru, izstrādātās metodes pielietojuma efektivitāte, rezultāti un secinājumi.
Bakalaura darbu veido 87 lapaspuses, 23 attēli, 7 tabulas, 53 literatūras avoti un 7 pielikumi. |
| Keywords |
Telerehabilitācija, cilvēka ķermeņa pozas noteikšanas modelis, ķermeņa pozu salīdzināšanas metodes |
| Keywords in English |
Telerehabilitation, human pose estimation model, human pose matching methods |
| Language |
lv |
| Year |
2022 |
| Date and time of uploading |
30.05.2022 20:48:49 |
