ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОМЕРЕЖІ НА БАЗІ TENSORFLOW ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ЖЕСТІВ ТА КЕРУВАННЯ БІОНІЧНИМ ПРОТЕЗОМ - Білий, Р. І. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2024)
У дослідженні детально проаналізовано точність розпізнавання різних жестів за допомогою нейромережі, побудованої на основі TensorFlow для керування біонічним протезом. Проведено серії експериментів із застосуванням наборів даних та параметрів моделі, в яких досліджено наскільки ефективно нейромережа розпізнає різні жести в контексті управління протезом. Результати експериментів дозволяють зрозуміти потенційні обмеження та можливості цієї технології для практичного застосування в реальних умовах. Описано модель та архітектуру нейромережі, функції активації та параметри, які використано для навчання. Також розглянуто параметри навчання, які впливають на ефективність навчання моделі. Для оцінки ефективності моделі використано метрики оцінки моделі, графіки продуктивності моделі, матриця плутанини, — які дозволяють оцінити рівень достовірності та продуктивності навченої нейромережі. Запропоновано методику збору даних електроміографії (ЕМГ), що полягає у використанні електричних сигналів, які виникають у м’язах у разі їхнього скорочення. Цей процес передбачає розміщення електродів на поверхні шкіри над м’язами, що аналізуються, для реєстрації електричних сигналів, які виникають у момент м’язової активності. Такий підхід дозволяє збирати об’єктивні дані про активність м’язів та їхні рухи, які потім можуть бути використані для навчання нейромережі та подальшого використання у керуванні біонічним протезом. Проведено серію експериментів для оцінки точності розпізнавання різних рухів за використання навченої моделі. Аналізуючи результати експериментів, можна зрозуміти, наскільки ефективно та надійно працює навчена модель у реальних умовах та яка її придатність для практичного застосування в системах управління біонічними протезами.