Rullstolsanvändares ställningar kan avslöja deras sittvanor, humör och till och med förutsäga hälsorisker såsom trycksår eller smärta i nedre delen av ryggen. Gräva den dolda informationen om ställningarna kan avslöja deras välbefinnande och allmänna hälsotillstånd. I detta papper används ett kuddebaserat positionsigenkänningssystem för att bearbeta trycksensorsignaler för att upptäcka användarens hållning i rullstolen. Den föreslagna hållningsdetekteringsmetoden består av tre huvudsteg: datanivåklassificering för positionsdetektering, bakåtval av sensorkonfiguration och igenkänningsresultat jämfört med tidigare litteratur. Fem övervakade klassificeringstekniker-Beslut Tree (J48), Support Vector Machines (SVM), Multilayer Perceptron (MLP), Naive Bayes och k-Nearest Neighbor (k-NN)- jämförs i termer av klassificering noggrannhet, precision, återkallande och F-mätning. Resultaten visar att J48-klassifiern ger den högsta noggrannheten jämfört med andra tekniker. Den bakåtvända urvalsmetoden användes för att bestämma den bästa sensorinställningen av rullstolen. Flera typer av trycksensorer jämförs och vår nya metod för installation visas för att bättre upptäcka rullstolsanvändares hållningar. Prestandaanalysen tog också hänsyn till Body Mass Index (BMI), som är användbart för att utvärdera metodens robusthet över enskilda fysiska skillnader. Resultaten visar att vår föreslagna utplacering av sensorer är effektiv, vilket ger en noggrannhet på 99,47%. Vår föreslagna metod är mycket konkurrenskraftig för hållningsigenkänning och robust jämfört med annan tidigare forskning. Korrekt positionsdetektering utgör ett grundläggande block för att utveckla flera tillämpningar, inklusive uppskattning av trötthet och bedömning av aktivitetsnivå.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. I REF föreslogs ett kuddebaserat igenkänningssystem för att behandla trycksensorsignaler för att upptäcka användarens hållning i rullstolen.
Posture Detection Based on Smart Cushion for Wheelchair Users
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}