Кандидатська дисертація. Кислий Роман Володимирович. Розпізнавання людських активних дій за допомогою методів штучного інтелекту

Information × Registration Number 0421U101285, Candidate dissertation Status Кандидат технічних наук Date 23-04-2021 popup.evolution . Title Recognition of types of human activity with the help of artificial intelligence Author Kyslyi Roman Volodymyrovych, popup.head Petrenko Anatolii Ivanovych popup.opponent Hlybovets Andrii M. popup.opponent Slobodian Yaroslav O. Description Дисертація присвячена дослідженню методів розпізнавання активності людини та систем отримання даних з натільних сенсорів у зв’язку з розвитком технологій BSN. Такі технології дозволяють постійно моніторити фізіологічні показники людини, що в свою чергу дозволяє виявляти загострення хронічних хвороб, раптові кризові ситуації, а також здійснювати довготривалий моніторинг за здоров’ям людини. У роботі обґрунтовано методи збору та попередньої обробки даних з сенсорів. Для попередньої обробки таких даних розроблено алгоритм, який покращує фільтрацію шумів що виникають при зборі даних. Алгоритм передбачає перетворення одновимірні сигнали (1d) акселерометра в двовимірні (2d) графічні зображення, за допомогою вікна Хеммінга, складаючи сигнали разом послідовно по рядках (stacking), що дозволяє кожній послідовності сигналів корелювати з іншими послідовностями. Доведено оптимальність такого підходу за допомогою порівняння з іншими і вимірюванні точності класифікації за допомогою моделей з однаковими архітектурами. Запропоновано архітектуру моделі на основі нейронної мережі, для ефективної класифікації людської діяльності. Також в роботі розглянуто можливість використання трансферного навчання для задачі розпізнавання людської активності. Здійснене моделювання такого навчання для задачі класифікації типів дихання. Для перевірки висунутих гіпотез створений прилад з сенсорами, що здатний знімати покази рухів грудної клітини і розроблена модель машинного навчання, що на основі даних з приладу має змогу класифікувати дихання людини. Registration Date 2021-05-05 popup.nrat_date 2021-05-05 / 2026-06-30 Close