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Valutazione della fattibilità del riconoscimento di attività umana mediante dispositivo indossabile

Lo sviluppo della microelettronica ha esteso le funzionalità dei sistemi di elaborazione in diversi settori. In campo medico hanno acquisito particolare importanza i dispositivi indossabili in grado di monitorare attività umane. Quest’ultime, intatti, possono essere molto utili nel fornire informazioni accurate ed affidabili relative ad attività e comportamenti degli utenti. A questo scopo i dispositivi indossabili generalmente integrano uno o più sensori e sono dotati di qualche capacità di elaborazione. Essi sono disegnati in modo da poter essere indossati e possono essere programmati e configurati per attività diverse. La funzione principale di questi dispositivi è quella di catturare dati, da semplici a complessi, per poi comunicarli o condividerli tramite un Cloud di condivisione su piattaforma esterna, in modo da renderli fruibili da diversi attori. Quest’ultimi possono quindi usufruire dei servizi, basati sulla condivisione e la centralizzazione dei dati, offerti dalla Internet of things (IoT). Esso può essere visto come una infrastruttura globale di scambio di dati ed informazioni capace di implementare servizi avanzati, il tutto interconnettendo cose fisiche e virtuali (things, appunto).
In questo progetto di tesi ci si è focalizzati sull’analisi di un efficace protocollo di attività fisiche in grado di discriminare al meglio 9 differenti attività: camminare, stare in piedi, sedersi, stare seduti, alzarsi in piedi, correre, salire le scale, scendere le scale e sdraiarsi a terra. Per garantire una corretta analisi delle tecniche di machine learning è necessario raccogliere un ampio dataset su cui eseguire l’addestramento. Sono state quindi selezionate alcune persone alle quali è stato fatto svolgere il suddetto protocollo di attività a fine di testare le funzionalità del dispositivo. Di seguito verranno elencati gli strumenti utilizzati.

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4 INTRODUZIONE Negli ultimi decenni si è assistito ad uno straordinario sviluppo della microelettronica e dei sistemi di elaborazione che ha permesso la creazione di sensori e dispositivi indossabili. Come suggerisce il nome, si tratta di un dispositivo che si indossa in una qualsiasi parte del corpo ed ha lo scopo di estendere o arricchire le funzionalità umane. In genere, questi dispositivi sono dotati di sensori che permettono loro di interagire con il corpo umano e/o l’ambiente esterno, e si possono interfacciare direttamente con l’utilizzatore (ad esempio tramite uno schermo), oppure con altri dispositivi attraverso un protocollo di comunicazione standard come Bluetooth. In quest’ultimo caso si parla di comunicazione machine-to-machine (M2M), che `e uno dei punti cardine del cosiddetto Internet of Things (IoT). Dispositivi indossabili che integrano sensori e tecnologie di comunicazione wireless, elevata potenza di calcolo, bassi costi e risparmio energetico, si sono diffusi in un gran numero di applicazioni, anche in ambienti non strettamente legati all’ ambito ICT (Information and Communication Technology); di maggiore interesse è l’ambito di monitoraggio della salute, della forma fisica e della sicurezza. Un gruppo di ricerca del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Parma, da molti anni attivo nel settore AAL (Ambient/Active Assisted Living), ha creato e sviluppato il Sistema CARDEA, un sistema di automazione specificatamente progettato per realizzare funzioni “assistive” e di supporto al monitoraggio remoto di utenza fragile. Il Sistema CARDEA, nasce come un sistema “domotico” cablato in tecnologia Ethernet per poi evolversi verso tecnologie wireless. Inizialmente si è basato su “wireless sensors networks” in tecnologia ZigBee, un protocollo progettato per l’impiego in reti di sensori alimentati a batteria, con bassi consumi ed elevata modularità della rete.

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Informazioni tesi

  Autore: Nadia Chahir
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2017-18
  Università: Università degli Studi di Parma
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria dell'informazione
  Relatore: Ilaria De Munari
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 39

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Parole chiave

sistemi embedded
microcontrollori
stesura tesi di laurea
riconoscimento di attività umana
micrcoelettronica
dispositivi indossabili
wearable devices
classificatore di attività
sensore inerziale
inertial measurement unit

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