Název: Webová aplikace pro nastavení ergonomického posedu na jízdním kole
Překlad názvu: Web application for setting up an ergonomic position on a bicycle
Autoři: Vlasák, Jiří ; Bobák, Petr (oponent) ; Čadík, Martin (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2024
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [eng] [cze]
Tato práce se zaměřuje na vývoj webové aplikace, která uživatelům pomůže nastavit ergonomickou polohu na jízdním kole. Aplikace využívá model odhadu pózy RTMPose k analýze videa uživatele šlapajícího na kole z profilu, poté vypočítá rozličné úhly kloubů a poskytne uživateli návrhy na změnu výšky sedla kola, předozadní polohu sedla, výšky řídítek a předozadní polohy řídítek pro dosažení ergonomičtějšího posedu. Aplikace je implementována pomocí frameworku SvelteKit. Model pro odhad pózy běží na straně klienta pomocí knihovny TensorFlow.js. Pro vyhodnocení a zlepšení přesnosti modelu odhadu pózy byla vytvořena datová sada 2309 fotografií autora šlapajícího na kole. Po fine-tunování modelu na tomto datovém souboru se normovaná průměrná chyba modelu výrazně snížila z 2,54 na 1,51 (zlepšení o 40 %). Experimenty ukázaly, že aplikace detekuje změny úhlu způsobené změnami výšky sedla a že ji lze použít k nastavení výšky sedla. This work focuses on the development of a web application that helps users to set up an ergonomic position on a bicycle. The application uses the RTMPose pose estimation model to analyze a side view video of the user pedaling their bicycle, then computes various joint angles and provides the user suggestions for changing the bicycle saddle height, saddle setback, handlebar height and handlebar reach to achieve more ergonomic position. The application is implemented using the SvelteKit framework. The pose estimation model runs on the client-side using the TensorFlow.js library. To evaluate and improve the accuracy of the pose estimation model, a dataset of 2309 photos of the author pedaling his bicycle was created. After fine-tuning the model on this dataset, the model Normalized Mean Error significantly decreased from 2.54 to 1.51 (40\% improvement). Experiments showed that that the application successfully detects angle changes caused by the saddle height changes and that the application can be used to set up the saddle height.
Klíčová slova: bikefit; pose estimation; RTMPose; video processing; web application; bikefit; odhad pózy; RTMPose; webová aplikace; zpracování videa

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: https://hdl.handle.net/11012/248993

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-619691


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce