| Summary: | Η ανίχνευση καθημερινών φυσικών δραστηριοτήτων είναι πολύ σημαντική σε εφαρμογές όπως η ανάπτυξη αυτοματοποιημένων συστημάτων. Οι αισθητήρες κίνησης προηγουμένως χρησιμοποιούνταν μόνο ως συμπληρωματικές είσοδοι ενώ τώρα χρησιμοποιούνται όλο και πιο συχνά ως η κύρια πηγή δεδομένων για αναγνώριση κάποιας καθημερινής κίνησης. Σε αυτή την εργασία, χρησιμοποιούνται τα επιταχυνσιόμετρα των κινητών τηλεφώνων με σκοπό να αναγνωρισθούν σε πραγματικό χρόνο τέσσερις καθημερινές δραστηριότητες: κάθισμα, περπάτημα, ξάπλωμα, τρέξιμο. Σε αυτή την εργασία, σχεδιάστηκαν 2 νέα υβριδικά πρωτόκολλα που συνδυάζουν δύο άλλες μεθόδους της βιβλιογραφίας με παραμετροποιημένο τρόπο. Στη συνέχεια, τα 2 αυτά πρωτόκολλα υλοποιήθηκαν μέσω της ανάπτυξης Android εφαρμογών. Σύμφωνα με τα αποτελέσματα της αξιολόγησης η οποία έγινε με πραγματικούς χρήστες, οι 2 υβριδικές μέθοδοι επιτυγχάνουν μεγάλη ακρίβεια (έως και 99%), ενώ διατηρούν την κατανάλωση μπαταρίας σε πολύ χαμηλά επίπεδα (μέση κατανάλωση μπαταρίας 874mW).
|
|---|
