Métodos híbridos de aprendizaje profundo para reconocimiento y localización de actividades humanas en entornos exteriores
Autores: Munaye, Yirga Yayeh; Addis, Metadel; Belayneh, Yenework; Molla, Atinkut; Admass, Wasyihun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Métodos híbridos de aprendizaje profundo para reconocimiento y localización de actividades humanas en entornos exteriores
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Reconocimiento de actividad
Localización
Entornos exteriores
Técnicas de aprendizaje profundo
Movimientos humanos
Datos de señal Wi-Fi
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 44
Citaciones: Sin citaciones
El reconocimiento de actividad y la localización en entornos exteriores implican identificar y rastrear los movimientos humanos utilizando datos de sensores, visión por computadora o técnicas de aprendizaje profundo.
Descripción
El reconocimiento de actividad y la localización en entornos exteriores implican identificar y rastrear los movimientos humanos utilizando datos de sensores, visión por computadora o técnicas de aprendizaje profundo.