Uma Metodologia Baseada em Modelo Transformer para Reconhecimento da Atividade de Varrer Independente de Pessoa Usando Dados Wi-Fi CSI - Santos, Allan Costa Nascimento dos; Galdino, Iandra; Soto, Julio C. H.; Ramos, Taiane C.; Albuquerque, Celio V. N. de; Guerra, Raphael; Sousa, Cledson de; Fernandes, Natalia C.; Muchaluat-Saade, Débora; Ghinea, Gheorghita (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2025)
O uso de informações de estado do canal para reconhecimento de atividades humanas é promissor na área da saúde, especialmente para monitoramento remoto de pacientes. Ao capturar e interpretar sinais Wi-Fi em ambientes internos, o CSI pode ser usado para detectar atividade física, quedas ou movimentos diários de um paciente, permitindo que cuidadores e profissionais de saúde monitorem pacientes sem a necessidade de sensores vestíveis ou câmeras invasivas. O CSI tem grande potencial no atendimento a idosos. Portanto, este artigo propõe uma metodologia chamada DVC-CSI para identificar a atividade de varrer de uma pessoa em uma sala por meio da análise de dados CSI e um conjunto de dados usado para sua avaliação. O DVC-CSI usa modelos Transformer desenvolvidos para processar dados de séries temporais com uma estrutura que permite capturar dependências temporais. O DVC-CSI é capaz de identificar a atividade de pessoas que não participaram da fase de treinamento do modelo. A acurácia da identificação da atividade de varrer dentro de um conjunto de dados de 17 atividades é de 88,89% usando um conjunto de dados CSI de 86 voluntários (60 participantes para treinamento, 17 participantes para validação e 9 participantes para teste).