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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/61345

    Título
    Monitorización de la actividad de personas mayores mediante técnicas de aprendizaje profundo.
    Autor
    Sánchez-Girón Coca, Celia
    Director o Tutor
    Pérez Turiel, JavierAutoridad UVA
    Duque Domingo, JaimeAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Facultad de MedicinaAutoridad UVA
    Año del Documento
    2023
    Titulación
    Grado en Ingeniería Biomédica
    Abstract
    El presente proyecto busca utilizar técnicas de aprendizaje profundo para diseñar un modelo que pueda reconocer actividades humanas utilizando señales inerciales de una smartband. Mediante esta investigación se pretende integrar este modelo en un sistema de monitorización en el hogar para mejorar el bienestar y la seguridad de las personas mayores. Para ello se exploran diferentes modelos neuronales y se analizan sus resultados para seleccionar el enfoque más adecuado. Como idea complementaria, se busca no solo reconocer la actividad, sino también monitorizar los datos de salud de los usuarios para obtener más información relacionada con su bienestar. Además se ha realizado un análisis del estado del arte de la tecnología actual, incluyendo las pulseras inteligentes disponibles en el mercado para la monitorización de la actividad humana, los conjuntos de datos HAR (Human Activity Recognition) y algunos de los modelos neuronales más utilizados con estos conjuntos de datos. A través de este proyecto se espera brindar un apoyo a los cuidadores y a las personas mayores que tienen a cargo, que eligen vivir en la comodidad y familiaridad de sus propias casas, procurando su seguridad, bienestar y felicidad en cada etapa de sus vidas.
    Palabras Clave
    Pulseras de actividad
    Aprendizaje profundo
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/61345
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30838]
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    Nombre:
    TFG-M-IB3121.pdf
    Tamaño:
    2.195Mb
    Formato:
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