<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Інтелектуальна система автоматизованого детектування пози оператора

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЧерната, Д. В.uk
dc.contributor.advisorГрищук, Т. В.uk
dc.titleІнтелектуальна система автоматизованого детектування пози оператораuk
dc.date.issued2024
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationЧерната Д. В. Інтелектуальна система автоматизованого детектування пози оператора // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19581.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19581
dc.identifier.isbn978-617-8163-14-3
dc.identifier.udc004.942
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/47220
dc.description.abstractДосліджено поліпшення виявлення та розуміння поведінки людей автомобільними бортовими комп’ютерами за рахунок удосконалення методу розпізнавання пози людини у режимі реального часу.uk
dc.description.abstractThe improvement of the detection and understanding of human behavior by car on-board computers has been investigated due to the improvement of the method of recognizing human posture in real time.en
dc.subjectрозпізнавання пози людиниuk
dc.subjectзгорткова нейронна мережаuk
dc.subjectResNeten
dc.subjectефективністьuk
dc.subjectточністьuk
dc.subjectоцінка позиuk
dc.subjecthuman pose recognitionen
dc.subjectconvolutional neural networken
dc.subjectefficiencyen
dc.subjectaccuracyen
dc.subjectpose estimationen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesKaiming He, Xiangyu Zhag, Shaoqing Ren, Jian Sun. Deep Residual Learning for Image Recognition Режим доступу: https://arxiv.org/abs/1512.03385.en
dc.relation.referencesL. Pishchulin, E. Insafutdinov, S. Tang, B. Andres, M. Andriluka, P. V. Gehler, andB. Schiele. Deepcut: Joint subset partition and labeling for multi person pose estimation. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 4929–4937, 2016.en
dc.date.accessioned2025-07-24T11:15:33Z
dc.date.available2025-07-24T11:15:33Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
19581.pdf
Розмір:
318,21 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання