magistrsko delo
Matevž Bencik (Avtor), Danilo Korže (Mentor)

Povzetek

V diplomskem delu opisujemo razvoj aplikacije za optimalno nastavitev kolesa. Spoznamo pomen pravilne nastavitve kolesa in naredimo pregled obstoječih rešitev na tržišču. Za namen določanja človeškega položaja uporabljamo optični tok s pomočjo označevalcev in oceno položaja na podlagi globokega učenja. Razvijemo sistem, ki omogoča hitro, enostavno in natančno optimizacijo nastavitve kolesa, brez potrebe po profesionalni opremi. Zaledje naše rešitve poganja programski jezik Python, medtem ko je aplikacija narejena v ogrodju React. Svojo rešitev preizkusimo, analiziramo in primerjamo z ostalimi rešitvami.

Ključne besede

nastavitev kolesa;optični tok;ocena človeškega položaja;magistrske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: [M. Bencik]
UDK: 004.773.4(043.2)
COBISS: 98517507 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 77
Št. prenosov: 19
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Application for determining optimal bike settings
Sekundarni povzetek: The diploma thesis deals with the application for determining optimal bike settings. In this thesis, we get to know the meaning of correct bike settings and make a comparison between existing products on the market. For purpose of determining human position, we are using optical flow in combination with markers and human pose estimation methods based on deep learning. We develop a system that allows fast, easy, and accurate optimization of bike settings, without the need for any professional equipment. The backend of our application is written in Python, while the frontend is based on React framework. Our solution is tested, analysed, and compared to others similar products.
Sekundarne ključne besede: bike settings;optical flow;human pose estimation;
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Računalništvo in informacijske tehnologije
Strani: 1 spletni vir (1 datoteka PDF (VIII, 51 f.))
ID: 14154990
Priporočena dela:
, master's thesis
, magistrsko delo magistrskega študijskega programa II. stopnje Strojništvo