HAR ist ein Forschungsgebiet, das sich mit der freiwilligen Erkennung täglicher Aktivitäten von Menschen auf der Grundlage von Zeitreihendaten mit Hilfe von Sensoren befasst. HAR umfasst verschiedene Bereiche wie Überwachung, Baby-Monitoring, Gesundheitsfürsorge für ältere Menschen und intelligent fahrende Autos, wobei verschiedene Ansätze zur effizienten und genauen Lösung von Problemen verwendet werden. Herkömmliche HAR-Systeme verwenden tragbare Sensoren wie Trägheitsmessgeräte (IMUs) und Dehnungssensoren, um Aktivitäten zu erkennen.Dieser Ansatz zeigt bemerkenswerte Ergebnisse...
HAR ist ein Forschungsgebiet, das sich mit der freiwilligen Erkennung täglicher Aktivitäten von Menschen auf der Grundlage von Zeitreihendaten mit H...
L'application Android de suivi des véhicules présentée dans cette étude tire parti de la puissance de la technologie mobile moderne et des services de géolocalisation pour fournir une solution intuitive et efficace de suivi des véhicules en temps réel. Avec l'utilisation répandue des smartphones et l'omniprésence de la technologie GPS, cette application offre un ensemble d'outils polyvalents pour le suivi et la gestion des mouvements de véhicules. L'objectif premier de cette application est de donner aux utilisateurs la possibilité de suivre la localisation en direct des véhicules...
L'application Android de suivi des véhicules présentée dans cette étude tire parti de la puissance de la technologie mobile moderne et des service...
Mathematical morphology especially watershed algorithm based image segmentation has been found to occupy an important place in the second level of digital image processing. The output segmented images should be suitable and conducive to the computer machines for subsequent processing. Already a few standard algorithms have been invented and have been established without any apparent pitfall in them. In spite of the quality of their studies, there are a lot of scopes and subareas which are apparently non exhaustive and may still left for further studies. This book aims at to carry out research...
Mathematical morphology especially watershed algorithm based image segmentation has been found to occupy an important place in the second level of dig...
La morphologie mathématique, en particulier la segmentation d'images basée sur l'algorithme des bassins versants, occupe une place importante au deuxième niveau du traitement des images numériques. Les images segmentées obtenues doivent être adaptées aux machines informatiques pour un traitement ultérieur. Quelques algorithmes standard ont déjà été inventés et ont été établis sans aucun problème apparent. Malgré la qualité de leurs études, il existe de nombreux domaines et sous-domaines qui ne sont apparemment pas exhaustifs et qui peuvent encore faire l'objet d'études...
La morphologie mathématique, en particulier la segmentation d'images basée sur l'algorithme des bassins versants, occupe une place importante au deu...
Die mathematische Morphologie, insbesondere die auf dem Watershed-Algorithmus basierende Bildsegmentierung, nimmt einen wichtigen Platz auf der zweiten Ebene der digitalen Bildverarbeitung ein. Die ausgegebenen segmentierten Bilder sollten für die Weiterverarbeitung durch die Computer geeignet und förderlich sein. Es wurden bereits einige Standardalgorithmen entwickelt und etabliert, die keine offensichtlichen Schwachstellen aufweisen. Trotz der Qualität ihrer Studien gibt es viele Bereiche und Teilgebiete, die offensichtlich nicht erschöpfend sind und noch für weitere Studien übrig...
Die mathematische Morphologie, insbesondere die auf dem Watershed-Algorithmus basierende Bildsegmentierung, nimmt einen wichtigen Platz auf der zweite...
This book presents a robust Human Activity Recognition (HAR) system that integrates Convolutional Neural Networks (CNNs) with Long Short-Term Memory (LSTM) networks, evaluated on the challenging UCF50 dataset. By combining CNNs' ability to extract spatial features from video frames with LSTMs' strength in modeling temporal sequences, the hybrid model accurately recognizes both simple and complex human actions unfolding over time. This approach addresses key HAR challenges, improving accuracy and generalization across diverse activities. Experimental results demonstrate enhanced precision and...
This book presents a robust Human Activity Recognition (HAR) system that integrates Convolutional Neural Networks (CNNs) with Long Short-Term Memory (...
