Valutazione della fattibilità del riconoscimento di attività umana mediante dispositivo indossabile
Lo sviluppo della microelettronica ha esteso le funzionalità dei sistemi di elaborazione in diversi settori. In campo medico hanno acquisito particolare importanza i dispositivi indossabili in grado di monitorare attività umane. Quest’ultime, intatti, possono essere molto utili nel fornire informazioni accurate ed affidabili relative ad attività e comportamenti degli utenti. A questo scopo i dispositivi indossabili generalmente integrano uno o più sensori e sono dotati di qualche capacità di elaborazione. Essi sono disegnati in modo da poter essere indossati e possono essere programmati e configurati per attività diverse. La funzione principale di questi dispositivi è quella di catturare dati, da semplici a complessi, per poi comunicarli o condividerli tramite un Cloud di condivisione su piattaforma esterna, in modo da renderli fruibili da diversi attori. Quest’ultimi possono quindi usufruire dei servizi, basati sulla condivisione e la centralizzazione dei dati, offerti dalla Internet of things (IoT). Esso può essere visto come una infrastruttura globale di scambio di dati ed informazioni capace di implementare servizi avanzati, il tutto interconnettendo cose fisiche e virtuali (things, appunto).
In questo progetto di tesi ci si è focalizzati sull’analisi di un efficace protocollo di attività fisiche in grado di discriminare al meglio 9 differenti attività: camminare, stare in piedi, sedersi, stare seduti, alzarsi in piedi, correre, salire le scale, scendere le scale e sdraiarsi a terra. Per garantire una corretta analisi delle tecniche di machine learning è necessario raccogliere un ampio dataset su cui eseguire l’addestramento. Sono state quindi selezionate alcune persone alle quali è stato fatto svolgere il suddetto protocollo di attività a fine di testare le funzionalità del dispositivo. Di seguito verranno elencati gli strumenti utilizzati.
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Informazioni tesi
Autore: | Nadia Chahir |
Tipo: | Laurea I ciclo (triennale) |
Anno: | 2017-18 |
Università: | Università degli Studi di Parma |
Facoltà: | Ingegneria |
Corso: | Ingegneria dell'informazione |
Relatore: | Ilaria De Munari |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 39 |
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