Exploring the Capabilities of Deep Learning Models for Transport and Human Activity Recognition

El document original està restringit per confidencialitat, amb una data d'embargament fins al 05-01-2029. Se'n diposita una versió en accés obert sense les dades confidencials

Detalles Bibliográficos
Autor: Caravaca Ibáñez, Gerard
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2024
País:España
Institución:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repositorio:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2117/400780
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/2117/400780
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Human activity recognition
Deep learning (Machine learning)
Residential mobility
Reconeixement d'activitat
aprenentatge profund
sensors mòbils
detecció de mode de transport
mobilitat urbana
MobilitApp.
Activity recognition
deep learning
mobile sensors
transportation mode detection
urban mobility
Aprenentatge profund
Mobilitat residencial
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial
Descripción
Sumario:El document original està restringit per confidencialitat, amb una data d'embargament fins al 05-01-2029. Se'n diposita una versió en accés obert sense les dades confidencials