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Monitorização de padrões de movimento em idosos no domicílio
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Cunha, Carlos Augusto da Silva | |
| dc.contributor.advisor | Duarte, Rui Pedro Monteiro Amaro | |
| dc.contributor.author | Mota, David Batista da | |
| dc.date.accessioned | 2022-08-02T15:13:06Z | |
| dc.date.available | 2022-08-02T15:13:06Z | |
| dc.date.issued | 2022-06-15 | |
| dc.date.submitted | 2022-04-12 | |
| dc.description.abstract | O envelhecimento da população é uma tendência confirmada pelos últimos estudos realizados à população, tanto a nível nacional como internacional. Assim, garantir qualidade de vida e uma adequada monitorização, nas mais diversas dimensões dos idosos nas suas habitações, revela-se uma prioridade e, naturalmente, uma área de estudo relevante. A identificação de padrões de movimento e o treino de um algoritmo de machine learning para a deteção de outliers, representam os objetivos principais do trabalho. A monitorização de pessoas está frequentemente associada à perda de privacidade e autonomia. De forma a evitar estas situações, propusemo-nos explorar a capacidade de reutilizar soluções de IoT e sensorização existentes na habitação. Pretende-se extrair das soluções de smart homes, o máximo de informação possível para, numa primeira fase, estudar os padrões de movimento dos habitantes e, dessa forma, alavancar um conjunto de ações que potenciem o seu bem estar e monitorização. Para atingir os objetivos propostos no projeto, foram implementadas várias abordagens para o estudo de padrões, a análise da distribuição dos registos, o cálculo dos percentis e o cálculo da probabilidade da ocupação. Implementou-se um algoritmo de machine learning para proceder à identificação de outliers nos dados extraídos dos sensores da habitação. | pt_PT |
| dc.description.abstract | ABSTRACT: The aging of the population is a trend that has been confirmed by national and international studies. Identifying and studying the movement patterns aswell as the training of a machine learning model to identify outliers, were the main goals of this project. Ensuring quality of life and a adequated monitorization of the elderly population in their homes has proven to be a priority and a relevant area of research. The monitorization of people is frequently associated with privacy and autonomy issues. In order to be able to avoid this, existing IoT and Smart Home Solutions was explored. The aim was to extract from Smart Home solutions as much information as possible so that, movement patterns could be identified and studied and thereby leverage a set of improvements of the monitoring process. To achieve these improvements a machine learning algorithm was implemented, so that, outliers could be identified in the data that was extracted from the sensores. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203048059 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.19/7315 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Geriatria | pt_PT |
| dc.subject | Internet of Things (IoT) | pt_PT |
| dc.subject | Envelhecimento | pt_PT |
| dc.subject | Sensores | pt_PT |
| dc.subject | Smart Home | pt_PT |
| dc.subject | Monitorização | pt_PT |
| dc.subject | Outliers | pt_PT |
| dc.title | Monitorização de padrões de movimento em idosos no domicílio | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Sistemas e Tecnologias de Informação para as Organizações | pt_PT |
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