RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Monitorización de la actividad de personas mayores mediante técnicas de aprendizaje profundo.
A1 Sánchez-Girón Coca, Celia
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Medicina
K1 Pulseras de actividad
K1 Aprendizaje profundo
AB 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.
YR 2023
FD 2023
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/61345
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/61345
LA spa
DS UVaDOC
RD 28-jun-2024