Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10284/3825
Título: Sistema Pessoal de Deteção de Atividade
Outros títulos: PADS
Personal Activity Detection System
Autor: Vale, Sérgio Daniel Rodrigues
Orientador: Torres, José
Moreira, Rui Silva
Data de Defesa: 2013
Editora: [s.n.]
Resumo: Vivemos numa era em que a esperança média de vida tem aumentado, traduzindo-se diretamente num crescimento cada vez mais significativo da população na faixa etária da terceira idade. Este fenómeno faz com que cada vez mais pessoas idosas vivam sozinhas em casa e tenham dificuldade em encontrar pessoas que as possam acompanhar e ajudar no seu dia-a-dia. Reconhece-se ainda que a atividade e o exercício físico são fundamentais para manter e promover a saúde, em particular nesta faixa etária, permitindo em geral melhorar a qualidade de vida e segurança das pessoas. Neste sentido têm vindo a ser desenvolvidos vários sistemas comerciais para monitorizar a atividade de pessoas, em particular idosos, por forma a acompanhar o que estes fazem durante o dia, recolhendo dados estatísticos de atividade bem como permitindo identificar potenciais situações de perigo (e.g., quedas). Contudo, as soluções existentes envolvem normalmente a aquisição de equipamentos com custos geralmente elevados e que baseiam o seu funcionamento na análise de apenas um tipo de informação ou fenómeno físico (e.g., acelerómetro, análise de cenas, etc.), limitando desta forma o resultado e a fidelidade da monitorização. Neste contexto, o trabalho aqui apresentado propõe a utilização de um sistema de monitorização económico, baseado na fusão de vários tipos de informação (e.g., atividade física, localização do utilizador, etc.) recolhida num espaço inteligente preparado para o efeito. Este sistema combina informação recolhida e processada por vários componentes. Utiliza, por exemplo, dispositivos móveis hoje em dia vulgarizados e disponíveis por custos razoáveis (cf. smartphones) e que vêm equipados com um conjunto de sensores e capacidades de processamento adequados; utiliza ainda outros componentes vulgarmente existentes em contextos residenciais (cf. computador e câmaras de baixa resolução apontadas aos locais a monitorizar) e que podem ser integrados e reutilizados na solução proposta. Esta dissertação propõe e descreve a estrutura física e lógica do sistema PADS (Personal Activity Detection System). O protótipo desenvolvido organiza-se em vários componentes talhados para a recolha e fusão de diferentes tipos de informação: i) uma aplicação Android que identifica e regista cinco atividades físicas distintas (cf. parado, andar, correr, deitado e queda); ii) uma aplicação desenvolvida em C++ para deteção da presença do utilizador com base no reconhecimento de faces; iii) uma aplicação que utiliza serviços da nuvem da Google para consultar as tomas de medicamentos do utilizador que se encontram agendadas; iv) uma aplicação em C++ que faz a fusão de toda a informação obtida pelos módulos anteriores e permite determinar a atividade do utilizador. Apresenta-se a arquitetura global do sistema e os vários componentes envolvidos, descrevendo-se com pormenor todos os algoritmos e os detalhes de implementação. Procedeu-se ainda à avaliação do módulo de deteção de atividade bem como da aplicação de fusão. Procurou-se analisar e comparar diferentes técnicas de determinação de atividade que podem ser consideradas como alternativa à opção aplicada neste projeto; analisaram-se ainda outros trabalhos relacionados na deteção de atividade recorrendo a várias fontes de informação, procurando comparar as diferentes vertentes e mais-valias de cada alternativa.
We live in an era in which the average life expectancy has increased, resulting directly in a growth each time more significant of senior population. This phenomenon makes that more and more elderly people live at home alone and have difficulty finding people who can attend and help in their daily lives. It is also recognized that activity and physical exercise are essential to maintain and promote health, in particular in this age group, allowing to, in general, improve the quality of life and people’s safety. In this way, many commercial systems have been developed in order to monitor people’s activity, in particular elderly, to follow what they do during the day, collecting statistical data of activity, as well as identifying potential dangerous situations (e.g. falls). However, the existing solutions involve, usually, the acquisition of equipment with generally high cost and they base their operation in the analysis of just one kind of information or physical phenomenon (e.g. accelerometer, scene analysis, etc.), which limits, in this way, the results and the monitoring fidelity. In this context, the work presented here proposes the use of an economic monitoring system, based in the fusion of several kinds of information (e.g. physical activity, user’s location, etc.) collected in a smart place set for this purpose. This system combines information collected and processed by several components. It uses, for example, mobile devices that are ordinary nowadays and that are available for reasonable costs (cf. smartphones) and that are equipped with a set of sensors and adequate processing abilities; it also uses other components commonly existents in residential contexts (cf. computer and low resolution cameras oriented to the places to monitor) and that can be integrated and reused in the proposed solution. This dissertation proposes and describes the physical and logical structure of the PADS (Personal Activity Detection System) system. The developed prototype is organized in several components that are able to collect and fuse different kinds of information: i) an Android application that identifies and records 5 distinctive physical activities (cf. standing, walking, running, lying down and fall); ii) an application developed in C++ to detect the user’s presence, based in the face recognition; iii) an application that uses Google Cloud services to consult the user’s drug doses that are scheduled; iv) an application in C++ that fuses all the information obtained by the previous modules and allows to determinate the user’s activity. It is presented the global architecture of the system and the various involved components, describing with detail all of the algorithms and the details of implementation. We also proceeded to the evaluation of the detection of activities module, as well as the fusion application. We sought to analyze and compare different techniques of activities determination that could be considered as an alternative to the applied option in this project. We also analyzed other works related to activity detection, recurring to several information sources, trying to compare several sides and strengths of each alternative.
Nous vivons une époque où l'espérance de vie augmente considérablement, tout en ayant comme conséquence directe une croissance importante de la population de personne âgé. Les raisons de ce phénomène font que, de plus en plus de personne âgées vivent seules ayant du mal à trouver des personnes qui puisse surveiller et aider leur vie au quotidien. Aussi, il est reconnu que les activités et l’exercice physique sont essentiels pour maintenir et promouvoir la santé, en particulier dans ce groupe d'âge, ce qui permet en général d'améliorer la qualité de vie et la sécurité des personnes. C’est pour ce fait que l’apparition et le développement de divers systèmes commercial pour la surveillance des personnes sont conçus, en particulier pour les personnes âgées, afin de garder une “empreinte“ de leurs quotidien, recueillant les données des activités, tout en permettent d'identifier des situations potentiellement dangereuses (p. ex., les chutes). Cependant, les équipements existantes sont très couteux à l’achat et fonctionne ayant comme base l’analyse d’un seul et unique type d’information ou phénomène physiques, (p.ex. accéléromètre, analyse de scène, etc.), limitant ainsi le résultat et la précision des même. Dans ce contexte, le travail présenté propose l'utilisation d'un système de surveillance économique, ayant comme base la fusion de différents types d'informations (par exemple, localisation de l'utilisateur, l'activité physique, etc.) recueillie dans un espace intelligent préparé pour cette effet. Ce système assimile les informations réunies et par moyen de plusieurs composants, traites ces mêmes informations. Ce système utilise des appareils mobiles disponibles de nos jours et à des prix accessible au grand public (p.ex. Smartphones, etc.) qui sont équipées d'un ensemble de capteurs et des capacités de traitement d’informations appropriées. Aussi, ce système utilise aussi d’autres composants qui se trouvent couramment dans les maisons de nos jours (tels qu’ordinateur et caméras basse résolution qui sont dirigée vers les locaux a surveillé) et qui peuvent être intégrées et réutilisées dans la solution proposée. Cette dissertation propose et décrit la structure physique et logique du système PADS (Personal Activity Detection System). Le prototype développé est conçus avec différents composants scrupuleusement choisi pour la recueille et fusion des différents types d'informations: i) Une application Android qui identifie et enregistre 5 activités physiques distinctes (debout, marche, courir, couchée et tomber); ii) Une application développée en C++ pour la détection de présence de l'utilisateur, basée sur la reconnaissance de visage; iii) Une application qui utilise les services “Cloud“ de Google pour consulter quelle sont les médicaments, après une correct calendarisation, à prendre par l’utilisateur; IV) Une application en C++ qui permet la fusion de toutes les informations obtenues par les modules précédents et qui permet de déterminer l'activité de l'utilisateur. Il est présenté l'architecture globale du système et les différents composants impliqués, décrivant avec détail tous les algorithmes et les détails de mise en oeuvre. De plus, il fut effectué une évaluation du module de détection de l'activité, tout comme pour l’application de fusion. Le but de cette même évaluation fut analyser et comparer les différentes techniques de détermination de l'activité qui peut être considérée comme une alternative à l'option appliquée dans ce projet. Nous avons également examiné d’autres travaux liés à la détection de mouvement, à l'aide de plusieurs sources d'information, cherchent à comparer les différents aspects et les plus-values de chaque solution.
Descrição: Dissertação apresentada à Universidade Fernando Pessoa como partes dos requisitos para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática, ramo de Computação Móvel
URI: http://hdl.handle.net/10284/3825
Aparece nas colecções:FCT (DCEA) - Dissertações de Mestrado

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
pads.pdf2,28 MBAdobe PDFVer/Abrir


FacebookTwitterDeliciousLinkedInDiggGoogle BookmarksMySpace
Formato BibTex MendeleyEndnote Degois 

Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.