Resumen

En la actualidad, el reconocimiento de la actividad humana (HAR) juega un papel importante en los sistemas de bienestar y de contexto. Las actividades humanas pueden ser reconocidas en tiempo real mediante el uso de datos sensoriales recopilados de varios sensores integrados en dispositivos móviles inteligentes. Estudios recientes se han centrado en HAR basado únicamente en acelerómetros triaxiales, que es el enfoque más eficiente energéticamente. Sin embargo, tales enfoques de HAR siguen siendo ineficientes en términos de energía porque se requiere que el acelerómetro funcione sin detenerse para que la actividad física de un usuario pueda ser reconocida en tiempo real. En este documento, proponemos un enfoque novedoso para el proceso de HAR que controla la duración del reconocimiento de la actividad para lograr un HAR eficiente energéticamente. Investigamos el impacto de variar la frecuencia de muestreo de aceleración y el tamaño de la ventana para HAR mediante el uso de la estrategia de duración de reconocimiento de actividad variable (VARD). Implementamos nuestro enfoque utilizando una plataforma Android y evaluamos su rendimiento en términos de eficiencia energética y precisión. Los resultados experimentales mostraron que nuestro enfoque redujo el consumo de energía en un mínimo de aproximadamente un 44.23% y un máximo de aproximadamente un 78.85% en comparación con el HAR convencional sin sacrificar la precisión.

• Materias:Algoritmo dinámico Redes Inalámbricas Redes de Comunicación Sistema de colas Teoría de juegos
• Subjects:Dynamic Algorithm Wireless Networks Communication networks Queuing systems Game theory
• Palabras claves:Reconocimiento de la actividad humana; HAR; Acelerómetros triaxiales; Eficiencia energética; Acelerómetro; Tiempo real
• Keywords:Human activity recognition; HAR; Triaxial accelerometers; Energy-efficient; Accelerometer; Real-time