Система аналізу людської активності на основі даних з носимих пристроїв

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorВолокита, Артем Миколайович
dc.contributor.authorШурук, Андрій Сергійович
dc.date.accessioned2020-12-24T10:13:38Z
dc.date.available2020-12-24T10:13:38Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenThe urgency of the problem. Globalization and population growth are contributing to the development of areas related to human activity monitoring, and thus to the emergence of new tools for monitoring various human performance indicators and ways to analyze these indicators. Given these factors, it is important in today's world to properly use such volumes of data in market conditions. When it comes to, for example, caring for the elderly, it is important to properly analyze and try to recognize a particular human activity, it can help increase the life expectancy of the elderly. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. Thesis of master's level of higher education was performed at the National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute named after Igor Sikorsky" in accordance with the plans of research work of the Department of Computer Science. The purpose and objectives of the study. The aim of this work is to study the possibility of recognizing human activity based on the data of wearable devices. The aim is to develop a system built on a neural network capable of recognizing human activity and providing it to the user through a cross-platform application. Object of study. The process of recognizing human activity using elements of the neural network. Subject of study. Methods of analysis and processing of data obtained from wearable devices in real time. Novelty. A new method of recognizing human activity based on the data of wearable devices is proposed, which, due to the use of a neural network, allows to obtain real-time recognition results with high accuracy.uk
dc.description.abstractukАктуальність проблеми. Глобалізація та збільшення числа населення сприяють розвитку галузей пов’язаних зі спостереженням за людською активністю, а отже — появі нових засобів для спостереження за різноманітними показниками діяльності людини та способів аналізу цих показників. Враховуючи дані фактори, важливо в сучасному світі правильно використовувати такі об’єми даних в умовах ринку. Якщо мова йде про, наприклад, догляд за літніми людьми, то важливо правильно проаналізувати та спробувати розпізнати ту, чи іншу активність людини, це може допомогти збільшити тривалість життя літніх людей. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дипломну роботу (магістерського) рівня вищої освіти було виконано в Національному технічному університеті України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» відповідно до планів науково-дослідних робіт кафедри обчислювальної техніки. Мета і задачі дослідження. Завданням цієї роботи є дослідження можливості розпізнавання людської активності на основі даних носимих пристроїв. Метою є розроблення системи, побудованої на базі нейронної мережі, здатної розпізнати людську активність та надати їх користувачеві за допомогою кросплатформеного додатку. Об’єкт дослідження. Процес розпізнавання людської активності з використанням елементів нейронної мережі. Предмет дослідження. Методи аналізу та обробки даних отриманих з носимих пристроїв в реальному часі. Новизна. Запропоновано новий спосіб розпізнавання людської активності на основі даних носимих пристроїв, який за рахунок використання нейронної мережі, дозволяє отримати результати розпізнавання в реальному часі з високою точністю.uk
dc.format.page134 с.uk
dc.identifier.citationШурук, А. С. Система аналізу людської активності на основі даних з носимих пристроїв : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Шурук Андрій Сергійович. – Київ, 2020. – 134 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/38278
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectрозпізнаванняuk
dc.subjectRNNuk
dc.subjectHARuk
dc.subjectNeural networksuk
dc.subjectrecognitionuk
dc.subject.udc004.8uk
dc.titleСистема аналізу людської активності на основі даних з носимих пристроївuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Shuruk_magistr.docx
Розмір:
2.08 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.16 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи