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https://github.com/jlgarridol/tfm-fis-if
Big Data Architecture of queues for real time video processing
https://github.com/jlgarridol/tfm-fis-if
big-data docker kafka parkinsons-disease spark streaming streaming-video
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JSON representation
Big Data Architecture of queues for real time video processing
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/jlgarridol/tfm-fis-if
- Owner: jlgarridol
- License: gpl-3.0
- Created: 2020-02-06T12:13:00.000Z (about 5 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2021-02-04T10:17:44.000Z (about 4 years ago)
- Last Synced: 2023-08-12T17:53:32.910Z (over 1 year ago)
- Topics: big-data, docker, kafka, parkinsons-disease, spark, streaming, streaming-video
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 179 MB
- Stars: 3
- Watchers: 3
- Forks: 3
- Open Issues: 2
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
Arquitectura para FIS-HUBU
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[](https://www.python.org/)
[](https://www.latex-project.org/)   
###### Arquitectura *Big Data* de colas para el procesado de vídeo en tiempo real
Trabajo de fin de máster, del Máster universitario de **Inteligencia de Negocio y *Big-Data* en Entornos Seguros** en las **Universidades de Burgos, León y Valladolid**
Tutores: **Dr. Álvar Arnaiz González** y **Dr. José Francisco Diez Pastor**
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### Resumen
La población del primer mundo está cada vez más envejecida y con esto las enfermedades degenerativas como el *Parkinson* afectan cada vez a una mayor parte de los ancianos. Además, los pacientes de estas enfermedades padecen limitaciones para poder desplazarse hasta los centros de salud para poder recibir la terapia ocupacional que necesitan para hacer su vida normal.
Ante esta situación se desarrolla el proyecto *Estudio de factibilidad y coste-efectividad del uso telemedicina con un equipo multidisciplinar para prevención de caídas en la enfermedad de Parkinson* en el cual se incorpora este trabajo.
El objetivo está en desarrollar un sistema de colas que sea escalable, versátil y fiable, dentro de un entorno Big Data, que de soporte al análisis en tiempo real de los ejercicios realizados por los pacientes. Se pretende así facilitar la tarea de los terapeutas ocupacionales y aumentar su alcance.
### Abstract
The population of the first world is getting older and therefore degenerative diseases such as Parkinson's are affecting more and more of the elderly. In addition, patients with these diseases suffer from limitations in being able to travel to health centres in order to receive the occupational therapy they need to lead a normal life.
In view of this situation, the project *Feasibility and cost-effectiveness study of the use of telemedicine is being developed with a multidisciplinary team for the prevention of falls in Parkinson's disease* in which this work is incorporated.
The objective is to develop a queuing system that is scalable, versatile and reliable, within a Big Data environment, which supports real-time analysis of the exercises performed by patients. This is intended to facilitate the task of occupational therapists and increase their scope.
## Demo
### Vídeo explicativo
### Ejemplo de salida
## Herramientas externas
* Clúster Spark Docker por Mario Juez Gil. Licenciado bajo GPLv3. https://github.com/mjuez/spark-cluster-docker. Modificado
* Docker Archlinux con Cuda por walwe. Sin licencia. https://github.com/walwe/docker-archlinux-cuda. Modificado
* Imagenes Docker CP por Confluentic Inc. Licenciado bajo Apache 2.0. https://github.com/confluentinc/cp-docker-images.