CNN Few-Shot para aprendizado flexível em ambientes prediais

Abstract

A responsabilidade pelo aumento do número de cidades sustentáveis é global. A Automação Predial pode contribuir nesse cenário incentivando o uso eficiente de energia por meio de ferramentas tecnológicas. Definir qual atividade uma pessoa executa em determinado ambientes permite que decisões acerca de termorregulação e controle de iluminação sejam tomadas. Para o reconhecimento de atividades humanas (HAR), implementa-se uma rede CSI de sensores Wi-Fi com microcontroladores ESP32 para criação de banco de dados de trei namento para redes neurais artificiais. Com intuito de comparação, avalia-se o desempenho de dois métodos distintos de aprendizado profundo de máquina: rede neural convolucional (aprendizado em um ambiente e uso no mesmo) e Few-Shot Learning (aprendizado em um ambiente e uso em outros ambientes similares - transfer learning). Códigos disponíveis em https://github.com/dekomonte/csi-har-few_shot-unb.git.