Візуальна система оцінки втоми людини для інтеграції в автономні робототехнічні комплекси

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГоловатенко, Ілля Анатолійович
dc.contributor.authorЧередько, Данило Дмитрович
dc.date.accessioned2025-11-11T13:40:32Z
dc.date.available2025-11-11T13:40:32Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractВізуальна система оцінки втоми людини для інтеграції в автономні робототехнічні комплекси. Проєкт містить 61 с. тексту, 8 рисунків, 0 таблиць, посилання на 12 літературних джерел, додатки та 4 конструкторських документів. Об’єктом розробки є візуальна система моніторингу стану користувача. Метою розробки є створення інтелектуальної моделі для оцінки рівня втоми людини на основі аналізу обличчя в реальному часі з можливістю інтеграції в автономні робототехнічні комплекси. У роботі реалізовано систему, яка поєднує методи комп’ютерного зору та глибинного навчання. Виявлення ознак втоми — таких як моргання, позіхання, закриття очей і зміни емоційного стану — здійснюється за допомогою бібліотек MediaPipe і DeepFace. Для аналізу часової динаміки використано рекурентну нейромережу GRU, що дозволяє прогнозувати накопичення втоми. Система реалізована на мові Python та протестована в умовах реального відеопотоку. Отримані результати підтверджують працездатність запропонованого підходу та відкривають перспективи його застосування у сфері безпеки, транспорту, промислової автоматизації та сервісної робототехніки.
dc.description.abstractotherVisual fatigue assessment system for integration into autonomous robotic complexes. The project contains 61 pages of text, 8 figures, 0 tables, references to 12 literary sources, annexes, and 4 design documents. The object of development is a visual system for monitoring the user’s condition. The purpose of the development is to create a real-time model for assessing human fatigue based on facial features, with further integration into autonomous robotic systems. The system combines methods of computer vision and deep neural networks. The fatigue level is determined using blinking frequency, PERCLOS, yawning detection, and emotional analysis via MediaPipe and DeepFace. Temporal dynamics are processed using a GRU-based neural model. The software part is implemented in Python and validated through real-time experiments. The results obtained can be applied in transport, industrial automation, safety systems, and human–robot interaction scenarios.
dc.format.extent67 с.
dc.identifier.citationЧередько, Д. Д. Візуальна система оцінки втоми людини для інтеграції в автономні робототехнічні комплекси : дипломний проєкт ... бакалавра : 126 Інформаційні системи та технології / Чередько Данило Дмитрович. – Київ, 2025. – 67 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77189
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвтома
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectавтономна система
dc.subjectмоніторинг користувача
dc.subjectемоційний стан
dc.subjectаналіз обличчя
dc.subjectvisual fatigue detection
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectneural network
dc.subjectGRU model
dc.subjectdeep learning
dc.subject.udc004.04
dc.titleВізуальна система оцінки втоми людини для інтеграції в автономні робототехнічні комплекси
dc.title.alternativeVisual fatigue assessment system for integration into autonomous robotic complexes
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Cheredko_bakalavr.pdf
Розмір:
959.63 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІСТ)
Бакалаврські роботи