Reconhecimento de atividades humanas utilizando sensores inerciais e aprendizado de máquina
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Tipo de produção
Dissertação
Data
2024
Autores
Montanari, Bruno Fontes
Orientador
Tonidandel, Flavio
Periódico
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Citação
MONTANARI, Bruno Fontes; TONIDANDEL, Flavio. Reconhecimento de atividades humanas utilizando sensores inerciais e aprendizado de máquina. 2024. 165 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2024. Disponível em: https://pergamum.fei.edu.br/pergamumweb/downloadArquivo?vinculo=RjhDMEExMVkyOWtSVzF3Y21WellUMHhNekltWVdObGNuWnZQVEV6TVRnM055WnpaWEZRWVhKaFozSmhabTg5TVNaelpYRlRaV05oYnowNEptdGhjbVJsZUQxT0pteHZZMkZzUVhKeGRXbDJiejFEVDAxUVFWSlVTVXhJUVUxRlRsUlBKbTV2YldWRFlXMXB.
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
Reconhecimento de atividade humana,Rede neural convolucional,Microcontroladores
Resumo
Reconhecimento de atividades humanas, também conhecido como Human Activity
Recognition (HAR), tem um papel significativo na vida das pessoas dada a capacidade de
prover informações relevantes por meio de pequenos sensores, podendo ser no celular, relógios
inteligentes ou até mesmo através de imagens e vídeos. A análise e classificação dos movimentos
humanos é alvo de diversos estudos em decorrência de sua ampla utilização nas mais diversas
áreas, como por exemplo: saúde, práticas esportivas, bem estar, assistentes tecnológicos,
segurança, computação ciente do contexto, realidade virtual e aumentada, dentre outros. O maior
desafio atualmente é garantir que tal reconhecimento seja feito localmente em Micro Controller
Unit (MCU) com baixo consumo de energia e com baixo tempo de inferência, mantendo os
dados de cada pessoa seguro. Diversas propostas para resolver o HAR já foram avaliadas e
apresentam resultados excelentes, tipicamente com acurácia superior a 90% quando um número
baixo de movimentos (correr, caminhar, subir e descer escadas etc.) é considerado, porém
a maioria destes estudos faz uso do processamento externo, em geral usando celulares, para
desempenhar as técnicas de reconhecimento, classificação e contexto. Muitos destes estudos e
técnicas podem ser ajustados, migrados e empregados nos MCUs graças às recentes melhorias dos
frameworks disponíveis, suas quantizações e otimizações, bem como na evolução da capacidade
de processamento e densidade de memória disponível nos microcontroladores. Este trabalho
explora a comparação entre o emprego e desempenho de reduções de dimensionalidades por
meio de Principal Component Analysis (PCA) com as técnicas de aprendizado de máquina como
Decision Tree Regression (DTR), Random Forest (RF) e Support Vector Machine (SVM) e de
aprendizado profundo utilizando exclusivamente Convolution Neural Network (CNN), ambas
aplicadas ao microcontroladore Arm® Cortex® M33 com foco na aplicação de HAR. Outra
análise que este estudo traz é a identificação da influência do uso de quantização Post Training
Quantization (PTQ) no tempo de inferência, densidade de memória, complexidade e sua relação
com o consumo de energia no MCU
Human Activity Recognition (HAR) has a significant role in people’s lives given the ability to provide relevant information through small sensors, which are available in daily objects, such as smartphones, wearable and smartwatches or can be obtained through images and videos. The analysis and classification of human movements is subject to several studies and articles due to its wide use in a broad range of subjects, such as: healthcare, sports, well-being, technology assistance, security, context-aware computing, virtual and augmented reality among others. The current challenge is to ensure that such recognition is done locally, at the edge, using low power Micro Controllers Units (MCU) with low inference time. Several proposals to solve the HAR problem have already been evaluated and presents excellent results, typically with an accuracy greater than 90% when a small number of movements (running, walking, climbing up and down stairs, etc.) is considered, but most of these studies use external processing, usually using cell phones, to perform recognition, classification, and context techniques. Many of these studies can be adjusted, migrated and used in MCUs thanks to recent improvements in available frameworks, their quantization and optimization as well as the evolution of processing capabilities and memory density available in the MCUs. This work explores the comparison between the use and performance of dimensionality reductions through Principal Component Analysis (PCA) with machine learning techniques including Decision Tree Regression (DTR), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) and with deep learning, using exclusively Convolution Neural Network (CNN), applied to Arm® Cortex® M33 microcontroller for HAR application. Another analysis that this study brings is the identification of the influence on inference time, memory density and its relationship with the overall MCU power consumption when using Post Training Quantization (PTQ)
Human Activity Recognition (HAR) has a significant role in people’s lives given the ability to provide relevant information through small sensors, which are available in daily objects, such as smartphones, wearable and smartwatches or can be obtained through images and videos. The analysis and classification of human movements is subject to several studies and articles due to its wide use in a broad range of subjects, such as: healthcare, sports, well-being, technology assistance, security, context-aware computing, virtual and augmented reality among others. The current challenge is to ensure that such recognition is done locally, at the edge, using low power Micro Controllers Units (MCU) with low inference time. Several proposals to solve the HAR problem have already been evaluated and presents excellent results, typically with an accuracy greater than 90% when a small number of movements (running, walking, climbing up and down stairs, etc.) is considered, but most of these studies use external processing, usually using cell phones, to perform recognition, classification, and context techniques. Many of these studies can be adjusted, migrated and used in MCUs thanks to recent improvements in available frameworks, their quantization and optimization as well as the evolution of processing capabilities and memory density available in the MCUs. This work explores the comparison between the use and performance of dimensionality reductions through Principal Component Analysis (PCA) with machine learning techniques including Decision Tree Regression (DTR), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) and with deep learning, using exclusively Convolution Neural Network (CNN), applied to Arm® Cortex® M33 microcontroller for HAR application. Another analysis that this study brings is the identification of the influence on inference time, memory density and its relationship with the overall MCU power consumption when using Post Training Quantization (PTQ)