Алгоритми та програмна архітектура інформаційної системи нейромережевого аналізу постави людини

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМазур, Євген
dc.contributor.authorМазурець, Олександр
dc.contributor.authorКліменко, Валерія
dc.contributor.authorСобко, Олена
dc.contributor.authorЗалуцька, Ольга
dc.contributor.authorMazur, Yevhen
dc.contributor.authorMazurets, Oleksandr
dc.contributor.authorKlimenko, Valeriia
dc.contributor.authorSobko, Olena
dc.contributor.authorZalutska, Olha
dc.date.accessioned2025-07-16T16:29:30Z
dc.date.available2025-07-16T16:29:30Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ статті наведено огляд сучасного стану автоматизованого виявлення порушень постави людини за візуальними даними. Актуальність дослідження зумовлена стрімким зростанням кількості випадків викривлення хребта внаслідок малорухливого способу життя, тривалої роботи за комп’ютером та браку контролю за положенням тіла. Це зумовлює потребу у створенні інноваційних рішень, здатних забезпечити ранню діагностику постуральних розладів за допомогою методів комп’ютерного зору. Запропонований у дослідженні підхід базується на аналізі скелетної структури людини на основі зображень із подальшим застосуванням математично-алгоритмічного аналізу координат ключових точок хребта для виявлення типових порушень постави. Наведено прикладну реалізацію описаного математико-алгоритмічного забезпечення на основі спроектованої інформаційної системи. Прикладна програмна реалізація працює на основі нейромережевої моделі YOLO, що була донавчена на спеціалізованому датасеті. Навчання моделі тривало 25 епох і дозволило досягти точності виявлення ключових точок постави на фото понад 80%. Програмна реалізація використовувалась для валідації методу, де результати автоматизованого аналізу порівнювались із експертними оцінками, що підтвердило високу точність і чутливість підходу. Подальші дослідження планується зосередити на використанні глибоких нейронних мереж для розпізнавання постави в реальному часі на основі відеопотоку. Запропонована система має перспективу широкого впровадження в мобільні додатки та платформи комп’ютерного зору для масового користувача. Важливість розв'язання цієї проблеми не обмежується лише медичним аспектом. Виявлення та корекція порушень постави безпосередньо пов'язані з досягненням Цілей сталого розвитку (ЦСР), зокрема у контексті забезпечення загального доступу до якісного медичного обслуговування, підвищення фізичного благополуччя та впровадження інновацій у системи охорони здоров’я. Інтеграція подібних технологій підтримує як індивідуальний добробут, так і рівноправний доступ до медичних послуг для широких верств населення, що особливо актуально для країн з обмеженими ресурсами. Таким чином, розроблене рішення має потенціал зробити вагомий внесок у досягнення глобальних цілей сталого розвитку, включаючи зміцнення здоров’я націй, розвиток цифрової медицини та зменшення нерівності в доступі до інноваційних засобів діагностики.
dc.description.abstractThe article provides an overview of the current state of automated detection of people poses disturbances using visual data. The relevance of the study is due to the rapid increase in the number of cases of spinal curvature due to a sedentary lifestyle, prolonged work at a computer, and lack of control over body position. This necessitates the creation of innovative solutions capable of providing early diagnosis of postural disturbances using computer vision methods. The approach proposed in the study is based on the analysis of the people skeletal structure based on images with the subsequent application of mathematical and algorithmic analysis of the coordinates of key points of the spine to detect typical pose disturbances. An applied implementation of the described mathematical and algorithmic support based on the designed information system is presented. The applied software implementation works on the basis of the YOLO neural network model, which was further trained on the specialized dataset. The model training lasted 25 epochs and allowed to achieve an accuracy of detecting key points of pose in the photo of more than 80%. The software implementation was used to validate the method, where the results of automated analysis were compared with expert assessments, which confirmed the high accuracy and sensitivity of the approach. Further research is planned to focus on the use of deep neural networks for real-time pose recognition based on a video stream. The proposed system has the prospect of widespread implementation in mobile applications and computer vision platforms for the mass user. The importance of solving this problem is not limited to the medical aspect. Detection and correction of pose disturbances are directly related to the achievement of the Sustainable Development Goals (SDGs), in particular in the context of ensuring universal access to quality health care, improving physical well-being and introducing innovations in healthcare systems. The integration of such technologies supports both individual well-being and equitable access to healthcare services for a broad population, which is especially relevant for resource-limited countries. Thus, the developed solution has the potential to make a significant contribution to achieving global sustainable development goals, including strengthening the health of nations, developing digital medicine, and reducing inequalities in access to innovative diagnostic tools.
dc.identifier.citationАлгоритми та програмна архітектура інформаційної системи нейромережевого аналізу постави людини / Є. Мазур, О. Мазурець, В. Кліменко, О. Собко , О. Залуцька // Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences. – 2025. – Vol. 351, Iss. 3.1. – P. 275-284.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/19192
dc.language.isouk
dc.publisherХмельницький національний університет
dc.subjectалгоритми
dc.subjectнейромережевий аналіз постави людини
dc.subjectінформаційна система
dc.subjectalgorithms
dc.subjectpeople pose neural network analysis
dc.subjectinformation system
dc.subject.udc004.8
dc.titleАлгоритми та програмна архітектура інформаційної системи нейромережевого аналізу постави людини
dc.title.alternativeAlgorithms and software architecture of the information system for neural network analysis of people poses
dc.typeСтаття
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
(351)+VKNU-TS-2025-N3-35.pdf
Розмір:
1.11 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Вісник ХНУ. Технічні науки - 2025 рік