Sammanfattning av denna webbsida: Mänsklig aktivitetsigenkänningsalgoritmer baserade på information från bärbara sensorer används framgångsrikt för att upptäcka många grundläggande aktiviteter. Identifierade aktiviteter med tidsstationära funktioner karakteriseras inuti ett fördefinierat tidsfönster genom att använda olika maskininlärningsalgoritmer på extraherade funktioner från uppmätta data. Bättre noggrannhet, precision och återkallelsenivåer kan uppnås genom att kombinera informationen från olika sensorer. Att upptäcka korta och sporadiska mänskliga rörelser, gester och handlingar är dock fortfarande en utmanande uppgift. I detta dokument föreslås och utvärderas en ny algoritm för att upptäcka mänskliga grundläggande rörelser från bärbara uppmätta data. Den föreslagna algoritmen är utformad för att minimera beräkningskraven och samtidigt uppnå godtagbara noggrannhetsnivåer baserade på karakterisering av vissa punkter i tidsserien som erhålls från en enda sensor. Den underliggande idén är att denna algoritm skulle implementeras i sensorenheten för att förbehandla den avkännda dataströmmen innan informationen skickas till en central punkt som kombinerar informationen från olika sensorer för att förbättra noggrannheten. Validering inom och mellan personer används för två särskilda fall: detektering i ett steg och falldetektering och klassificering med hjälp av en enda triaxiell accelerometer. Relevanta resultat för ovannämnda fall och relevanta slutsatser presenteras också.
I studien i Ref föreslogs att vissa punkter i accelerationstidsserien skulle användas för att upptäcka steg vid normala hastigheter.
Human Movement Recognition Based on the Stochastic Characterisation of Acceleration Data
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}