Estimación de posición basada en Deep Learning con sensores ambientales UWB y dispositivos móviles
El propósito de este trabajo es la creación de un sistema de localización de usuarios en espacios interiores mediante la integración de balizas ambientales con tecnología UWB y una herramienta de recolección de señales UWB y envío de datos a un nodo Fog que recibirá y procesará dicha información. Us...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Jaén (UJA) |
| Repositorio: | CREA. Colección de recursos educativos abiertos |
| OAI Identifier: | oai:crea.ujaen.es:10953.1/19943 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10953.1/19943 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 1203.04 Inteligencia artificial 3304.13 Dispositivos de transmisión de datos 3304.06 Arquitectura de ordenadores Inteligencia artificial Dispositivos de transmisión de datos Arquitectura de ordenadores Artificial intelligence Data transmission devices Computer architecture |
| Sumario: | El propósito de este trabajo es la creación de un sistema de localización de usuarios en espacios interiores mediante la integración de balizas ambientales con tecnología UWB y una herramienta de recolección de señales UWB y envío de datos a un nodo Fog que recibirá y procesará dicha información. Usando la técnica de fingerprinting un modelo de Deep Learning estima la posición del usuario en base a la señal UWB y un etiquetado realizado previamente por el usuario mediante la herramienta desarrollada para dispositivos móviles. Este sistema ofrece la suficiente precisión y robustez como para localizar al usuario dentro de entornos interiores y se orienta al uso en aplicaciones de seguimiento y control de personas mayores o dependientes para prevenir accidentes y monitorizar su actividad diaria mediante un sistema de bajo coste, larga autonomía, fácil despliegue y alta escalabilidad. |
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