Warning message

Nemate dozvolu za prikaz ovog resursa!
prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje poze ronioca putem tjelesne mreže inercijskih senzora
Rad nije dostupan
diplomski rad
Prepoznavanje poze ronioca putem tjelesne mreže inercijskih senzora
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. urn:nbn:hr:168:862408
Tovarović, Tea
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Tovarović, T. (2016). Prepoznavanje poze ronioca putem tjelesne mreže inercijskih senzora (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:862408

Tovarović, Tea. "Prepoznavanje poze ronioca putem tjelesne mreže inercijskih senzora." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:862408

Tovarović, Tea. "Prepoznavanje poze ronioca putem tjelesne mreže inercijskih senzora." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:862408

Tovarović, T. (2016). 'Prepoznavanje poze ronioca putem tjelesne mreže inercijskih senzora', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 15.01.2025., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:862408

Tovarović T. Prepoznavanje poze ronioca putem tjelesne mreže inercijskih senzora [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2016 [pristupljeno 15.01.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:862408

T. Tovarović, "Prepoznavanje poze ronioca putem tjelesne mreže inercijskih senzora", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2016. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:862408

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:862408
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje poze ronioca putem tjelesne mreže inercijskih senzora
Naslov (engleski)Recognition of diver pose using body-network of inertial sensors
AutorTea Tovarović
MentorNikola Mišković (mentor)
Član povjerenstvaNikola Mišković (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaZoran Vukić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarija Seder (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2016-07-12, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
Ronioci rade u opasnom okruženju pa je razvoj tehnologija koje mogu povećati sigurnost ronioca iznimno važan. Jedna takva tehnologija je DiverNet, mreža inercijskih senzora koja se postavlja po tijelu ronioca u svrhu trodimenzionalne rekonstrukcije poze ronioca tijekom zarona. U sklopu ovog diplomskog rada razvijena su dva algoritma koja prema mjerenjima dobivenima iz DiverNet-a određuju u kojoj se pozi nalazi ronilac. Na taj se način doprinosi boljoj komunikaciji ronioca i površinske stanice te lakšem praćenju stanja ronioca pod vodom. Razvijen je Dynamic Time Warping algoritam i klasifikator umjetne neuronske mreže. Prepoznavanje poze radi se odvojeno za gornji (položaj ruku u odnosu na tijelo, plivanje, skidanje regulatora, itd.) i donji dio tijela (stajanje, ležanje, vrste plivanja, hodanje itd.). Prikupljanje podataka izvedeno je na 9 osoba pri čemu su snimane statičke i dinamičke poze tijela. Za svaki od implementiranih algoritama prikazani su konačni rezultati, analizirane prednosti i nedostatci, te moguća poboljšanja.
Sažetak (engleski)
Divers are working in dangerous environment and technology that contributes to their safety is very important. One of them is DiverNet, network of inertial sensors that is placed on diver's body in order to three-dimensionally reconstruct diver's pose during the dive. As part of this thesis two algorithms are developed that can determine which pose diver is doing, using only measurements obtained from DiverNet. In this way it contributes to better communication between diver and surface and easier underwater monitoring of the diver. Dynamic Time Warping and Artificial Neural Network classifier are developed. Pose recognition works separately for upper (hand position in relation to the body, swimming, taking off the regulator, etc.) and lower body (standing, lying down, different swimming styles, walking, etc.). The experiments were carried out with a group of 9 people while both static and dynamic poses were recorded. For each of the implemented algorithms final results, advantages, disadvantages and possible improvements are presented.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:862408
Studijski programNaziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (mag. ing. el. techn. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
RepozitorijRepozitorij FER-a
Datum i vrijeme pohrane2018-02-06 14:10:01