Resumen

El reconocimiento de la actividad humana utilizando dispositivos portátiles ha sido investigado activamente en una amplia gama de aplicaciones. Sin embargo, la mayoría de ellos se enfocan en actividades simples en las que se involucra el movimiento de todo el cuerpo o requieren una variedad de sensores para identificar actividades diarias. En este estudio, proponemos un sistema de reconocimiento de actividad humana que recopila datos de un reloj inteligente de venta comercial y utiliza una red neuronal artificial para la clasificación. El sistema propuesto se mejora aún más utilizando información de ubicación. Consideramos 11 actividades, incluyendo tanto actividades simples como diarias. Los resultados experimentales muestran que varias actividades pueden ser clasificadas con una precisión del 95%.

• Materias:Internet de las cosas Dispositivos móviles Ransomware Ingeniería de Telecomunicación Servidores en la nube
• Subjects:Internet of things Mobile devices Ransomware Telecommunication engineering Cloud Servers
• Palabras claves:Reconocimiento de la actividad humana; Dispositivos portátiles; Red neuronal artificial; Smartwatch; Información de localización; Clasificación
• Keywords:Human activity recognition; Wearable devices; Artificial neural network; Smartwatch; Location information; Classification