Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids bakalaura akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Datorsistēmas
Nosaukums Reāllaikā veikta vingrojuma izpildes precizitātes noteikšana, izmantojot TensorFlow bibliotēku
Nosaukums angļu valodā Accuracy Estimation for Performed Exercise in Real Time Using TensorFlow Library
Struktūrvienība 33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Darba vadītājs Marina Uhanova
Recenzents Maija Strautmane
Anotācija 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.
Atslēgas vārdi Telerehabilitācija, cilvēka ķermeņa pozas noteikšanas modelis, ķermeņa pozu salīdzināšanas metodes
Atslēgas vārdi angļu valodā Telerehabilitation, human pose estimation model, human pose matching methods
Valoda lv
Gads 2022
Darba augšupielādes datums un laiks 30.05.2022 20:48:49