2026-04-30T05:00:02Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/330592021-06-29T23:13:22Zcom_10324_38col_10324_852
Martínez Zarzuela, Mario
Sáez Bombín, Sergio
Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
2018-11-29T11:35:38Z
2018-11-29T11:35:38Z
2018
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/33059
El objetivo de este Trabajo Fin de Grado consiste en el desarrollo de una red neuronal vía software capaz de clasificar actividades físicas a partir de un set limitado de ellas, teniendo que generalizar, la propia red, patrones o características propias de cada actividad para poder reconocerlas sin importar el sujeto que las esté realizando.
En primer lugar, estudiaremos las posibles utilizaciones que se dan a las redes neuronales y su uso con datos provenientes de sensores inerciales. A continuación, se expondrá la situación en la que se encuentra hoy en día el reconocimiento de actividades físicas mediante el uso de la Inteligencia Artificial y más en concreto, del Deep Learning. Tras este estudio, se presentarán los fundamentos matemáticos y teóricos en los que se basa el diseño de redes neuronales, con el objetivo de justificar las decisiones de diseño que se han llevado a cabo. Finalmente, se describirán las redes neuronales diseñadas y se presentarán sus resultados, terminando con las conclusiones sacadas y el planteamiento de las posibles líneas futuras a seguir raíz de este Trabajo Fin de Grado.
Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación
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spa
info:eu-repo/semantics/openAccess
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Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Reconocimiento de actividades humanas
Sensores inerciales
Inteligencia artificial
Deep Learning
Reconocimiento de actividades físicas con sensores inerciales y Redes Neuronales de Aprendizaje Profundo
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis