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Detección de actividades físicas con dispositivos Android

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2019-10-07
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2019-10-07
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El objetivo del trabajo es crear una aplicación en Android cuyo fin es la detección de actividades físicas. El usuario deberá colocarse el móvil en una zona fija de la cintura (se ha usado un cinturón para deporte en la práctica) y a partir de los datos que se obtienen del acelerómetro y del giroscopio se realizarán predicciones en un periodo constante de tiempo. El programa recoge las características correspondientes a una grabación realizada en un fragmento de tiempo, introduce esas características en una función de predicción cuyo mecanismo se basa en redes neuronales y tenemos como salida la predicción de la actividad física en ese fragmento temporal. Todas las actividades se detectan en fragmentos de dos segundos, como excepción tenemos la detección física de apertura de puertas que coge fragmentos de cuatro segundos al ser actividades de más larga duración. La aplicación comienza a grabar y a realizar predicciones después de romper un estado en reposo de más de dos segundos, esto evita grabar los primeros segundos que suelen ser utilizados para colocar el móvil en el cinturón. Al finalizar la grabación también elimina los últimos dos segundos que también suelen corresponderse a sacar el móvil del cinturón y detener la grabación. Finalmente, la aplicación muestra al usuario en la pantalla principal las actividades predichas en cada franja temporal durante toda la grabación. La aplicación incorpora otras funcionalidades extra como poder guardar la grabación o guardar predicciones específicas de una grabación dentro del almacenamiento externo del dispositivo. Se ha trabajado para desarrollar la aplicación en el entorno de desarrollador Android Studio con el lenguaje Java. Para la creación del clasificador se ha utilizado el entorno de desarrollador Spyder con el lenguaje Python, aquí se han creado las redes neuronales utilizando Keras y para poder utilizar los diferentes clasificadores en la aplicación de Android se ha utilizado Tensorflow Lite.
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Keywords
Desarrollo de aplicaciones, Android, Actividades físicas, Keras, TensorFlow, Acelerómetros, Giroscopios
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