Rozpoznávání pohybových aktivit osob pomocí senzorů z mobilních telefonů s operačním systémem Android

Show simple item record
dc.contributor.advisorSchlegel Miloš, Prof. Ing. CSc.
dc.contributor.authorHavlíček, Ondřej
dc.date.accepted2016-6-23
dc.date.accessioned2017-02-21T08:30:27Z
dc.date.available2015-11-1
dc.date.available2017-02-21T08:30:27Z
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2016-5-13
dc.description.abstractTato práce se zabývá vlastnostmi měření na systému Android. Rozebírá několik možností, jak lze využít inerciálních senzorů v mobilních telefonech k rozpoznávání pohybových aktivit člověka. Je zde popsáno několik vědeckých prací, které demonstrují možnosti využití inerciálních senzorů v mobilních telefonech. Například aplikace detekující spánkové cykly, aplikace detekující obstrukční spánkovou apnoe nebo náramek, který detekuje epileptické záchvaty uživatele. Dále jsou zde rozebrány možnosti a skutečné vlastnosti senzorů, které nabízí systém Android. Potom je diskutován návrh algoritmu pro detekci epileptických záchvatů. Jsou zde uvedeny grafy s naměřenými hodnotami od skutečných pacientů s epileptickými záchvaty a jejich analýza. Na závěr jsou testovány schopnosti mobilního telefonu detekovat různé frekvence ze signálu získaného z akcelerometru. Mobilní akcelerometr je porovnáván s průmyslovým akcelerometrem od firmy Kistler.cs
dc.description.abstract-translatedThe thesis deals with characteristics of measuring on the Android system. It analyses a few options of using inertial sensors in mobile phones to detect human physical activity. It describes several scientific works which demonstrates some ways of using inertial sensors in mobile phones. For example applications detecting sleep cycles, obstructive sleeping apnea or a bracelet detecting epileptic fit of the user. Furthermore there are examined capabilities and real characteristics of the sensors which are offered by Android system. Then there is discussed a project of algorithm for detecting epileptic fit including charts with measured values of real patients suffering from epileptic fits and their analysis. Finally capabilities of a mobile phone have been tested to detect various frequency rates received from accelerometer signal. Mobile accelerometer is compared with industrial accelerometer made by Kistler company.en
dc.description.departmentKatedra kybernetikycs
dc.description.resultObhájenocs
dc.format54 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier68302
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/23772
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subjectandroidcs
dc.subjectinerciální senzorycs
dc.subjectepilepsiecs
dc.subjectzáchvatcs
dc.subjectspánekcs
dc.subject.translatedandroiden
dc.subject.translatedinercial senzorsen
dc.subject.translatedepilepsien
dc.subject.translatedseizureen
dc.subject.translatedsleepen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-programAplikované vědy a informatikacs
dc.titleRozpoznávání pohybových aktivit osob pomocí senzorů z mobilních telefonů s operačním systémem Androidcs
dc.title.alternativeHuman activity recognition using sensors within smartphones with Android operating systemen
dc.typebakalářská prácecs
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=68302

Files

Original bundle
Showing 1 - 3 out of 3 results
No Thumbnail Available
Name:
Bakalarska_prace.pdf
Size:
13.26 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
havlicek-v.pdf
Size:
720.3 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
havlicek-p.pdf
Size:
299.85 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby práce
Download

Collections

Bachelor´s works (KKY)