تشخیص فعالیت در خانه هوشمند با استفاده از شبکه عصبی کانولوشن (CNN)
مشخصات پروپوزال |
|||
|---|---|---|---|
| عنوان فارسی پروپوزال | تشخیص فعالیت در خانه هوشمند با استفاده از شبکه عصبی کانولوشن (CNN) | ||
| عنوان انگلیسی پروپوزال | Human Activity Recognition in Samrt Homes by Convolutional neural network | ||
| تعداد صفحات | ۲۳ | ||
| سال نگارش | ۲۰۲۰ | ||
| رشته | کامپیوتر | ||
| قالب فایل | Word | ||
| مقاله بیس | https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8839782 | ||
| دانلود پروپوزال | کلیک جهت دانلود پروپوزال | ||
فهرست مطالب پروپوزال تشخیص فعالیت در خانه هوشمند با استفاده از شبکه عصبی کانولوشن (CNN)
- بیان مساله اساسی تحقیق تشخیص فعالیت در خانه هوشمند
- اهمیت و ضرورت انجام تحقیق
- مرور ادبیات و سوابق مربوطه
- جنبه جدید بودن و نوآوری در تحقیق
- اهداف مشخص تحقیق
- سؤالات تحقیق
- فرضیه های تحقیق
- روش شناسی تحقیق
- شرح کامل روش (میدانی، کتابخانهای) و ابزار
- جامعه آماری، روش نمونه گیری و حجم نمونه
- روش‌ها و ابزار تجزیه و تحلیل داده ها
- مراجع
بیان مساله
خانه هوشمند به دلیل توانایی در حمایت از سالمندان در فعالیت های روزانه ، به عنوان یک راه حل مناسب پیشنهاد می شود و تاکنون پیاده سازی آن نتایج مثبتی داشته است و سالمندان را قادر ساخته است تا به طور مستقل در خانه های خود زندگی کنند.
این امر منجر به افزایش تقاضا برای سیستم تشخیص فعالیت در خانه هوشمند شده است. با استفاده از سیستم تشخیص فعالیت می توان فعالیتهای روزمره نظیر دوش گرفتن ، غذا خوردن ، لباس پوشیدن و غیره را زیر نظر گرفت و در صورتی که انجام فعالیتها با الگوهای رفتاری تعیین شده مغایرت داشت، هشدارهای لازم اعمال شود.
شبکه‌های عصبی کانولوشن
بنابراین ، هدف از تشخیص فعالیت ، یافتن نقشه بین مشاهدات سنسور ها و فعالیتهای انجام شده توسط شخص است. اگرچه تشخیص فعالیت توجه گسترده ای را به خود جلب کرده است ، اما روش های تشخیص که تاکنون ارائه شده اند، کارایی لازم را نداشته اند. در این تحقیق یک تکنیک تشخیص فعالیت بر اساس شبکه عصبی کانولوشن پیشنهاد شده است.
شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) یکی از مهمترین روش‌های یادگیری عمیق هستند که در آنها چندین لایه با روشی قدرتمند آموزش میبینند. این شبکه به دلیل توانایی آن در پردازش داده های سری زمانی خام ، کنترل و هندل خطا و دقت مدل بالا برای دسته بندی فعالیت در خانه هوشمند پیشنهاد می شود.
برخی از مراجع
۱- Rawashdeh, M., Al Zamil, M. G., Samarah, S., Hossain, M. S., & Muhammad, G. (2020). A knowledge-driven approach for activity recognition in smart homes based on activity profiling. Future Generation Computer Systems, 107, 924-941.
۲-Chua, S. L., Foo, L. K., & Juboor, S. S. D. S. (2020). Towards real-time recognition of activities in smart homes. International Journal of Advanced Intelligence Paradigms, 15(2), 146-164.
۳-Zebin, T., Scully, P. J., Peek, N., Casson, A. J., & Ozanyan, K. B. (2019). Design and implementation of a convolutional neural network on an edge computing smartphone for human activity recognition. IEEE Access, 7, 133509-133520
۴-Swathi, Y., Shanthi, M. B., Kumari, S., & Batni, P. (2019, August). Security Enabled Smart Home Using Internet of Things. In International Conference on Inventive Computation Technologies (pp. 808-814). Springer, Cham.
۵- Rafferty, J., Nugent, C. D., Liu, J., & Chen, L. (2017). From activity recognition to intention recognition for assisted living within smart homes. IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 47(3), 368-379.
دانلود پروپوزال در مورد شبکه عصبی
دانلود پروپوزال در مورد تشخیص فعالیت با استفاده از شبکه عصبی کانولوشن
دانلود پروپوزال تشخیص فعالیت در خانه هوشمند