C Conferentia Proceedings
DINCON2017-0040 Redes Neurais Artificiais

Sistema de Reconhecimento de Atividades Humanas implementado no processador Nios II

Willian de Assis Pedrobon Ferreira1; Melisa de Jesús Barrera Durango2; Alexandre Araujo Amaral de Almeida1; Alexandre César Rodrigues da Silva1

1 Departamento de Engenharia Elétrica, UNESP, Ilha Solteira, SP; 2 Departamento de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia

Resumo

No reconhecimento de atividades humanas, a aplicação de sensores e algoritmos de classificação permitem identificar atividades corporais realizadas em diversas situações. Na abordagem online, as classificações são obtidas em tempo de execução, possibilitando o monitoramento constante e até mesmo remoto. Neste trabalho, o Sistema de Reconhecimento de Atividades Humanas (SIRAH), que utiliza dados de um acelerômetro localizado na cintura do usuário e uma Rede Neural Artificial para classificar atividades humanas, foi implementado no processador Nios II da Altera, gerando um sistema embarcado que realiza classificações durante o desenvolvimento das atividades analisadas.

Palavras-chave: Reconhecimento de atividades humanas; Acelerômetro; Redes neurais artificiais; Sistemas embarcados; FPGA

Como citar

Willian de Assis Pedrobon Ferreira; Melisa de Jesús Barrera Durango; Alexandre Araujo Amaral de Almeida; Alexandre César Rodrigues da Silva. “Sistema de Reconhecimento de Atividades Humanas implementado no processador Nios II”. Conferência Brasileira de Dinâmica, Controle e Aplicações. DINCON2017. 2017. Código: DINCON2017-0040