Publication:
СИСТЕМА ЖЕСТОВОГО УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ ИНКЛЮЗИВНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ДОМАШНИХ И ОБЩЕСТВЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Простая страница элемента
dc.contributor.authorМаркова, Д. А.
dc.contributor.authorБоронин, Р. В.
dc.date.accessioned2024-10-09T19:05:03Z
dc.date.available2024-10-09T19:05:03Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractВ работе представлена система управления умным домом с использованием языка жестов, разработанная для повышения доступности домашних и общественных технологий для людей с нарушениями слуха или зрения. Система интегрирует технологии Python, OpenCV, Mediapipe, TensorFlow и Keras для распознавания жестов в реальном времени и управления устройствами, такими как лампы, розетки и шторы. Тестирование системы показало точность распознавания жестов на уровне 81%. Опрос среди пользователей выявил, что 85% респондентов считают систему удобной и полезной. Результаты подтверждают эффективность предложенной системы для улучшения качества жизни людей с нарушениями слуха.
dc.identifier.citationМаркова Д. А., Боронин Р.В. Система жестового управления для инклюзивного использования домашних и общественных технологий // Сборник научных работ студентов и аспирантов Института интеллектуальных кибернетических систем НИЯУ МИФИ. – М.: НИЯУ МИФИ, 2024. – С. 60-66
dc.identifier.urihttps://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/15563
dc.publisherНИЯУ МИФИ
dc.subjectРаспознавание жестов
dc.subjectOpenCV
dc.subjectPython
dc.subjectУмный дом
dc.subjectИнклюзивные технологии
dc.subjectЖестовое управление
dc.subjectMediapipe
dc.subjectTensorFlow
dc.subjectKeras
dc.titleСИСТЕМА ЖЕСТОВОГО УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ ИНКЛЮЗИВНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ДОМАШНИХ И ОБЩЕСТВЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
dc.typeArticle
dspace.entity.typePublication
relation.isOrgUnitOfPublication010157d0-1f75-46b2-ab5b-712e3424b4f5
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery010157d0-1f75-46b2-ab5b-712e3424b4f5
Файлы
Original bundle
Теперь показываю 1 - 1 из 1
Уменьшенное изображение
Name:
СИСТЕМА ЖЕСТОВОГО УПРАВЛЕНИЯ.pdf
Size:
1.15 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Теперь показываю 1 - 1 из 1
Уменьшенное изображение
Name:
license.txt
Size:
3.45 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download
Коллекции
2024_Сборник научных работ студентов и аспирантов