Метод та програмне забезпечення для вимірювання відстані до перекладини для стрибків із жердиною з використанням машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСаяпіна, Інна Олександрівна
dc.contributor.authorЧорна, Софія Олександрівна
dc.date.accessioned2025-10-13T13:48:23Z
dc.date.available2025-10-13T13:48:23Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractУ роботі досліджено можливості використання сучасних технологій, таких як 3D-камери та моделі машинного навчання, для автоматизованого вимірювання відстаней і аналізу в спортивній індустрії. Огляд літератури та аналіз наукових джерел у базі Scopus дозволили ідентифікувати основні підходи, ключові публікації, провідні інституції та найцитованіші роботи, що підтвердили актуальність цієї тематики. Запропоновано методику, що поєднує нейронну мережу YOLO v11 для визначення ключових точок пози спортсмена, модель SAMv2 для сегментації об’єктів, таких як жердини, та алгоритм поліноміальної апроксимації для обчислення відстаней між відповідними точками. Розроблена система пройшла тестування, яке підтвердило її відповідність визначеним вимогам. Проведено SWOT-аналіз і аналіз ринку, що демонструють потенціал для створення стартапу, орієнтованого на спортивну аналітику. Виявлено перспективи вдосконалення, зокрема розширення функціоналу для інших спортивних дисциплін та інтеграції додаткових сенсорів для підвищення точності аналізу.
dc.description.abstractotherThis study explores the application of modern technologies, including 3D cameras and machine learning models, for automated distance measurement and analysis in the sports industry. A comprehensive literature review and analysis of scientific sources using the Scopus database identified key approaches, leading publications, prominent institutions, and highly cited articles, emphasizing the relevance of this research area. The proposed methodology integrates the YOLO v11 neural network to detect human pose key points, the SAMv2 model for object segmentation, such as poles, and a polynomial approximation algorithm to calculate distances between corresponding points. The developed system was tested, demonstrating compliance with the specified requirements. A SWOT analysis and market evaluation revealed the potential for creating a startup focused on sports analytics. The study highlights opportunities for further improvement, including expanding the system's application to other sports and integrating additional sensors to enhance data accuracy.
dc.format.extent139 с.
dc.identifier.citationЧорна, С. О. Метод та програмне забезпечення для вимірювання відстані до перекладини для стрибків із жердиною з використанням машинного навчання : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Чорна Софія Олександрівна . – Київ, 2024. – 139 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76803
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectобробка зображень
dc.subjectвиявлення об'єктів
dc.subjectвідстань між об'єктами
dc.subjectтехнології для спорту
dc.subjectстрибки з жердиною
dc.subject.udc004.415.2
dc.titleМетод та програмне забезпечення для вимірювання відстані до перекладини для стрибків із жердиною з використанням машинного навчання
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Chorna_magistr.pdf
Розмір:
12.26 MB
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

Магістерські роботи (ПЗКС)
Магістерські роботи