Reconhecimento de eventos usando sensores móveis.

• Autor(a) principal: AZEVÊDO, Rafael Dantas Santos de.
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/29276
• topic: Reconhecimento de eventos; Sensores móveis; Modelo preditivo; Sensoriamento móvel; Inteligência artificial; Event recognition; Mobile sensors; Predictive model; Mobile sensing; Artificial intelligence; Ciência da Computação.

A partir da disseminação do uso de smartphones nos últimos anos, tem crescido o interesse em utilizar os dados produzidos por seus sensores para monitorar temporalmente ações e eventos associados ao usuário ou ao ambiente onde se encontra o dispositivo. Tal monitoramento pode ajudar na compreensão do comportamento de portadores de smartphones de determinada localização geográfica e na formação de possíveis agrupamentos a partir das sequências de eventos/ações realizados ao longo do dia (e.g. caminhar, pular, correr, sentar etc.). O resultado deste processo pode ser útil ao levantamento de perfis de grupos populacionais. Neste contexto, o presente trabalho de conclusão de curso propõe um método para o treinamento e a predição de eventos/ações por meio de dados adquiridos de sensores móveis. Para tal, foi criado um aplicativo para realizar a aquisição dos dados, sendo obtidos dados do acelerômetro, giroscópio, microfone e GPS para formação de uma base de dados integrada. Ao executar o aplicativo os dados são gravados e o usuário pode rotular determinados eventos que estiverem acontecendo num determinado instante de tempo. Posteriormente, tais rótulos irão servir para que algoritmos de aprendizagem de máquina possam construir um modelo preditivo para os eventos.