Inteligentní rozpoznání činnosti uživatele chytrého telefonu
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá detekcí uživatelských aktivit (např. běhání, chůze, jízda autě atd.) v reálném čase, přičemž k samotné detekci je využito senzorů dostupných v mobilních zařízeních. V rámci práce vznikla aplikace pro sběr dat ze senzorů, pomocí které byla nasbírána data. Dalším produktem této práce je program pro předzpracování naměřených dat a vytvoření datasetu. Součástí práce je vlastní návrh konvoluční neuronové sítě, která slouží ke klasifikaci aktivit. Celou implementační část uzavírá vytvořená knihovna pro detekci aktivit na mobilních zařízeních s Android OS. Spojením všech aplikací vzniká komplexní framework pro vývoj aplikace, využívající detekci uživatelských aktivit. Na závěr jsou provedeny některé zajímavé experimenty pomocí tohoto frameworku (např. vliv konkrétních senzorů na výkon detekce).
This thesis deals with real-time human activity recognition (eg, running, walking, driving, etc.) using sensors which are available on current mobile devices. The final product of this thesis consists of multiple parts. First, an application for collecting sensor data from mobile devices. Followed by a tool for preprocessing of collected data and creation of a data set. The main part of the thesis is the design of convolutional neural network for activity classification and subsequent use of this network in an Android mobile application. The combination of previous parts creates a comprehensive framework for detection of user activities. Finally, some interesting experiments were made and evaluated (eg, the influence of specific sensors on detection precision).
This thesis deals with real-time human activity recognition (eg, running, walking, driving, etc.) using sensors which are available on current mobile devices. The final product of this thesis consists of multiple parts. First, an application for collecting sensor data from mobile devices. Followed by a tool for preprocessing of collected data and creation of a data set. The main part of the thesis is the design of convolutional neural network for activity classification and subsequent use of this network in an Android mobile application. The combination of previous parts creates a comprehensive framework for detection of user activities. Finally, some interesting experiments were made and evaluated (eg, the influence of specific sensors on detection precision).
Description
Citation
PUSTKA, M. Inteligentní rozpoznání činnosti uživatele chytrého telefonu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Inteligentní systémy
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda)
prof. RNDr. Milan Češka, CSc. (místopředseda)
doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (člen)
Luděk Matyska (člen)
Dr. Ing. Petr Peringer (člen)
doc. Ing. Zdeněk Vašíček, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2018-06-21
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: Jaké změny z hlediska implementace by bylo zapotřebí provést pro vytvoření aplikace pro iOS?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení