Sistema embarcado empregado no reconhecimento de atividades humanas
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Data
2017-08-24
Autores
Ferreira, Willian de Assis Pedrobon [UNESP]
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
A utilização de sensores em ambientes inteligentes é fundamental para supervisionar as atividades dos seres humanos. No reconhecimento de atividades humanas, ou HAR (Human Activity Recognition), técnicas de supervisionamento são aplicadas para identificar as atividades realizadas em diversas aplicações, como no esporte e no acompanhamento de pessoas com necessidades especiais. O Sistema de Reconhecimento de Atividades Humanas (SIRAH) é empregado no reconhecimento de atividades humanas, utilizando um acelerômetro localizado na cintura da pessoa monitorada e uma Rede Neural Artificial para classificar sete atividades: em pé, deitado, sentado, caminhar, correr, sentar e levantar. Originalmente implementado no software MATLAB, realizava classificações offline em que os resultados não eram obtidos durante a execução das atividades. Apresenta-se, neste trabalho, o desenvolvimento de duas versões embarcadas do SIRAH, que executam o algoritmo de classificação durante a prática das atividades monitoradas. A primeira implementação foi efetuada no processador Nios II da Altera, que ofereceu a mesma exatidão do sistema offline com processamento limitado, pois o software consome 673 milissegundos para executar a classificação desejada. Para aprimorar o desempenho, outra versão foi implementada em FPGA utilizando a linguagem de descrição de hardware VHDL. O algoritmo de classificação opera em tempo real e é executado em apenas 236 microssegundos, garantindo total amostragem das acelerações.
The use of sensors in smart environments is fundamental to monitor humans activities. In Human Activity Recognation (HAR), supervision techniques are employed to identify activities in several areas, such as in sport pratice and in people monitoring with special needs. The Sistema de Reconhecimento de Atividades Humanas (SIRAH) is used in human activities recognation, using an accelerometer located on the monitored person waist and an Artificial Neural Network to classify seven activities: standing, lying, seated, walking, running, sitting and standing. Originally, performed offline classifications executed in MATLAB software. In this work we present the development of two embedded SIRAH versions, which perform the classification algorithm during the monitored activities practice. The first implementation was performed on Altera’s Nios II processor, that has been provided the same offline system accuracy, but with limited processing. To improve the performance, the other version was implemented in FPGA using the VHDL hardware description language, which performs real-time classifications, ensuring a lossless acceleration sampling.
The use of sensors in smart environments is fundamental to monitor humans activities. In Human Activity Recognation (HAR), supervision techniques are employed to identify activities in several areas, such as in sport pratice and in people monitoring with special needs. The Sistema de Reconhecimento de Atividades Humanas (SIRAH) is used in human activities recognation, using an accelerometer located on the monitored person waist and an Artificial Neural Network to classify seven activities: standing, lying, seated, walking, running, sitting and standing. Originally, performed offline classifications executed in MATLAB software. In this work we present the development of two embedded SIRAH versions, which perform the classification algorithm during the monitored activities practice. The first implementation was performed on Altera’s Nios II processor, that has been provided the same offline system accuracy, but with limited processing. To improve the performance, the other version was implemented in FPGA using the VHDL hardware description language, which performs real-time classifications, ensuring a lossless acceleration sampling.
Descrição
Palavras-chave
Reconhecimentos de atividades humanas, Redes neurais artificiais, Sistemas embarcados, FPGA, Human activity recognition, Artificial neural networks, Embedded system