Detta dokument presenterar en nätverksbaserad närhetsanalys och Hidden Markov Model (HMM) baserad mekanism som kan användas för stokastisk identifiering av kroppsställningar med hjälp av ett bärbart sensornätverk. Tanken är att samla in relativ närhetsinformation mellan trådlösa sensorer som är strategiskt placerade över ett försökspersonens kropp för att övervaka de relativa rörelserna i kroppssegmenten, och sedan bearbeta det med hjälp av HMM för att identifiera försökspersonens kroppsställningar. Den viktigaste nyheten med detta tillvägagångssätt är en avvikelse från de traditionella accelerometribaserade tillvägagångssätten där de enskilda kroppssegmentens rörelser, snarare än deras relativa närhet, används för aktivitetsövervakning och positionsdetektering. Genom experiment med kroppsmonterade sensorer visar vi att även om accelerometribaserade metoder kan användas för att differentiera aktivitetsintensiva positioner såsom gång och löpning, är de inte särskilt effektiva för identifiering och differentiering mellan lågaktivitetsställningar såsom sittande och stående. Vi utvecklar ett bärbart sensornätverk som övervakar relativ närhet med hjälp av Radio Signal Strength Indication (RSSI) och sedan konstruerar ett HMM-system för positionsidentifiering i närvaro av sensorfel. Kontrollerade experiment med humana försökspersoner utfördes för att utvärdera exaktheten i de HMM-identifierade positionerna jämfört med en naiv tröskelbaserad mekanism, och dess variationer över olika människor.
Ett nytt tillvägagångssätt för positionsdetektering genom att använda den relativa närhetsinformationen (baserad på RSSI) mellan sensornoder föreslås i REF.
Body posture identification using hidden Markov model with a wearable sensor network
{'venue': 'BODYNETS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}