Detección de actividades en tiempo real con sensores multimodales en una Smart Home
RESUMEN: A medida que pasan los años, la esperanza de vida va aumentando, creciendo también el número de personas mayores con necesidades de atención que viven solas. De esta forma, las tecnologías proporcionan una herramienta para permitir la independencia de estas personas de forma segura. Así, me...
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Language: | Spanish / Castilian |
| Published: |
2021
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10835/10311 |
| _version_ | 1789408264204582912 |
|---|---|
| author | Lupión Lorente, Marcos |
| author2 | Martínez Ortigosa, Pilar |
| author_facet | Martínez Ortigosa, Pilar Lupión Lorente, Marcos |
| author_sort | Lupión Lorente, Marcos |
| collection | DSpace |
| description | RESUMEN: A medida que pasan los años, la esperanza de vida va aumentando, creciendo también el número de personas mayores con necesidades de atención que viven solas. De esta forma, las tecnologías proporcionan una herramienta para permitir la independencia de estas personas de forma segura. Así, mediante el reconocimiento de actividades, se permite la monitorización de los usuarios en la vivienda, detectando posibles anomalías y cambios en el comportamiento. En este proyecto, se propone un sistema de reconocimiento de actividades en tiempo real de los usuarios de una vivienda. Este sistema está formado por dispositivos como sensores binarios, de localización y smartwatches. Los datos que proporcionan estos, se incluyen en un modelo de machine learning para obtener las actividades que realizan los usuarios en la vivienda.
ABSTRACT: As the years go by, life expectancy is increasing, and the number of older people with care needs living alone is also growing. In this way, technologies provide a tool to enable these people to be independent in a safe manner. Thus, by means of activity recognition, it is possible to monitor users in the home, detecting possible anomalies and changes in behavior. In this project, a real-time activity recognition system of the users of a house is proposed. This system is made up of devices such as binary and location sensors and smartwatches. The data provided by these are included in a machine learning model to obtain the activities carried out by the users in the house. |
| format | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| id | oai:repositorio.ual.es:10835-10311 |
| institution | Universidad de Cuenca |
| language | Spanish / Castilian |
| publishDate | 2021 |
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| spelling | oai:repositorio.ual.es:10835-103112023-04-13T01:43:31Z Detección de actividades en tiempo real con sensores multimodales en una Smart Home Lupión Lorente, Marcos Martínez Ortigosa, Pilar Medina Quero, Javier Trabajo Fin de Máster de la Universidad de Almería actividad en tiempo real detección sensores multimodales smart home RESUMEN: A medida que pasan los años, la esperanza de vida va aumentando, creciendo también el número de personas mayores con necesidades de atención que viven solas. De esta forma, las tecnologías proporcionan una herramienta para permitir la independencia de estas personas de forma segura. Así, mediante el reconocimiento de actividades, se permite la monitorización de los usuarios en la vivienda, detectando posibles anomalías y cambios en el comportamiento. En este proyecto, se propone un sistema de reconocimiento de actividades en tiempo real de los usuarios de una vivienda. Este sistema está formado por dispositivos como sensores binarios, de localización y smartwatches. Los datos que proporcionan estos, se incluyen en un modelo de machine learning para obtener las actividades que realizan los usuarios en la vivienda. ABSTRACT: As the years go by, life expectancy is increasing, and the number of older people with care needs living alone is also growing. In this way, technologies provide a tool to enable these people to be independent in a safe manner. Thus, by means of activity recognition, it is possible to monitor users in the home, detecting possible anomalies and changes in behavior. In this project, a real-time activity recognition system of the users of a house is proposed. This system is made up of devices such as binary and location sensors and smartwatches. The data provided by these are included in a machine learning model to obtain the activities carried out by the users in the house. 2021-03-19T08:15:17Z 2021-03-19T08:15:17Z 2020 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://hdl.handle.net/10835/10311 es Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
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