نظام الرسائل والاطاريح الجامعية/ المكتبة المركزية

صورة غلاف الرسالة/الاطروحة غير متوفرة
مشاهدة
لايوجد ملف
لايوجد ملف
العنوان باللغة العربية
منصة الرسائل والاطاريح: مصنف التعلم العميق من السلسلة الزمنية للتعرف على النشاط البشري استنا ًدا إلى أجهزة االستشعار المدمجة في الهاتف الذكي - جامعة بابل
العنوان باللغة الانكليزية
Time-Series Deep-Learning Classifier for Human Activity Recognition Based On Smartphone Built-in Sensors
اسم الطالب باللغتين
غاده قنبر علي - Ghada Qanbar Ali
اسم المشرف باللغتين
أ.م.د. هلال اليباوي--Hilal Al-Libawy
الخلاصة
تعتبر رعاية المسنين والتمريض والمساعدة الصحية من المجالات الرئيسية التي يمكن أن يكون التعرف على النشاط البشري (HAR) أداة مفيدة للغاية كتكنولوجيا مساعدة. ارتفع دور HAR مؤخرًا بسبب انتشار الأجهزة الإلكترونية مثل الهواتف الذكية والساعات الذكية وكاميرات الفيديو. يجب معالجة العديد من المشكلات لتحسين النظام وتحسين طريقة تفاعل البشر مع الهواتف الذكية. لا تزال الحاجة إلى خوارزمية أكثر دقة وموثوقية مجال بحث مفتوح. في هذه الأطروحة ، تم تصميم مصنف HAR وتنفيذه باستخدام نهج التعلم العميق. يتم إجراء التجارب مع عدد كبير من المتطوعين في بيئات حقيقية لتقديم مجموعة بيانات موثوقة لبناء المصنف. يتم جمع البيانات باستخدام هاتف ذكي يعمل بنظام Android يحتوي على نوعين من أجهزة الاستشعار (مقياس التسارع والجيروسكوب) للتعرف على خمسة أنشطة بشرية تشمل المشي والجري وصعود السلالم والنزول على السلالم وأخيرًا الوقوف والجلوس على الكراسي في تجربة بيئة حقيقية مع مساعدة 50 متطوعا. تم إنشاؤه باستخدام خوارزميات الشبكة العصبية التلافيفية ثنائية الأبعاد (CNN) عن طريق تحويل السلاسل الزمنية إلى صور باستخدام التحويل المويجي المستمر. تم تقديم مجموعة من التجارب للتحقق من صحة هذا العمل ، وتم توضيح فعالية الإطار المقترح. تتم مقارنة نتائج النموذج المقترح بأحدث الأبحاث. وجاءت المقارنة لصالح نتائج هذا العمل ، حيث أظهرت أن أعلى دقة بلغت 99.6٪.
الفئة
العلوم الصرفة
الاختصاص باللغة العربية
الاختصاص باللغة الانكليزية
السنة الدراسية
2022
لغة الرسالة/الاطروحة
اللغة الانكليزية
الشهادة
ماجستير
رابط موقع (doi)
Open access
نعم