Show simple item record

dc.contributor.authorGedminas, Dovydas
dc.date.accessioned2023-09-18T08:47:24Z
dc.date.available2023-09-18T08:47:24Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/107215
dc.description.abstractŽmogaus skeleto judesių sekimo dėvimais jutikliais metodų tyrimas. Baigiamasis magistro darbas informatikos inžinerijos laipsniui. Vilniaus Gedimino technikos universitetas. Vilnius, 2022, 73 p. teksto be priedų, 37 iliustr., 7 lent., 32 bibl. Baigiamajame magistro darbe nagrinėjami objekto orientacijos erdvėje nustatymo metodai, tinkami žmogaus skeleto judesiams sekti. Žmogaus skeleto judesiams sekti naudojami išmanieji laikrodžiai su integruotais jutikliais, tvirtinami ant žmogaus rankos. Darbe įgyvendinti išplėstinio Kalmano filtro ir rekurentinio neuroninio tinklo metodai orientacijos erdvėje nustatymui iš jutiklių signalų.Atliekami orientacijos nustatymo metodų tikslumo bandymai, pagal kurių rezultatus metodai yra palyginami. Žmogaus rankos skeleto judesiams atvaizduoti taikomas kinematinis modelis. Įvertinus rezultatus pateikiamos baigiamojo darbo išvados ir pasiūlymai.lit
dc.description.abstractInvestigation of Methods for Human Pose Tracking with Wearable Sensors, Master Thesis for Informatics Engineering degree. Vilnius Gediminas Technical University. Vilnius, 2022, 73 p., 37 figures, 7 tables, 32 references. The methods of an object attitude estimation, used for tracking the pose of the human skeleton, are analyzed in the final Master Thesis. Smartwatches with integrated sensors mounted on the human arm are used to track the movement. Extended Kalman filter and a recurrent neural network methods for estimating the attitude from sensor signals are implemented. Accuracy tests of attitude estimation methods were performed to compare results. A kinematic model is used to represent the estimated movements of the human arm. After evaluating the results, the conclusions and suggestions of the final work are presented.eng
dc.formatPDF
dc.format.extent90 p.
dc.format.mediumtekstas / txt
dc.language.isolit
dc.rightsPrieinamas tik institucijos intranete
dc.source.urihttps://talpykla.elaba.lt/elaba-fedora/objects/elaba:133570935/datastreams/MAIN/content
dc.titleŽmogaus skeleto judesių sekimo dėvimais jutikliais metodų tyrimas
dc.title.alternativeInvestigation of Methods for Human Pose Tracking with Wearable Sensors
dc.typeMagistro darbas / Master thesis
dcterms.references0
dc.type.pubtypeETD_MGR - Magistro darbas / Master thesis
dc.contributor.institutionVilniaus Gedimino technikos universitetas
dc.subject.researchfieldT 007 - Informatikos inžinerija / Informatics engineering
dc.subject.studydirectionB04 - Informatikos inžinerija / Informatics engineering
dc.subject.ltŽmogaus skeleto judesių sekimas
dc.subject.ltObjekto orientacijos erdvėje nustatymas
dc.subject.ltIšplėstinis Kalmano filtras
dc.subject.ltRekurentinis neuroninis tinklas
dc.subject.enHuman pose tracking
dc.subject.enAttitude determination
dc.subject.enExtended Kalman filter
dc.subject.enRecurrent neural network
dc.identifier.elaba133570935


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record