Eftersom en stillasittande livsstil leder till många hälsoproblem, är det viktigt att hålla konstant motivation för en mer aktiv livsstil. En stor majoritet av världens befolkning, såsom kontorsarbetare, långfärdsförare och rullstolsanvändare, tillbringar flera timmar varje dag i stillasittande verksamhet. De hållningar som stillasittande livsstil användare antar under dagliga aktiviteter döljer värdefull information som kan avslöja deras välbefinnande och allmän hälsa. Genom att sikta på att utvinna sådan underliggande information utvecklade vi ett kuddebaserat system för att bedöma deras aktivitetsnivåer och känna igen aktiviteten från den information som döljs i sittande ställningar. Genom att placera den smarta kudden på stolen kan vi övervaka användarens hållningar och kroppssvängningar med hjälp av sensorerna i kudden. Speciellt konstruerar vi en kroppsställningsanalysmodell för att känna igen sittbeteenden. Dessutom gav vi en smart kudde som effektivt kombinerar tryck och tröghetssensorer. Slutligen föreslår vi en metod för att bedöma aktivitetsnivåerna baserat på utvärderingen av aktivitetsbedömningsindexet (AAI) i tidsskjutbara fönster. Utvärdering på verksamhetsnivå kan användas för att ge statistiska resultat under en bestämd period och ge rekommendationer till användarna. För praktiska implikationer och resultats faktiska betydelse valde vi rullstolsanvändare bland deltagarna i våra experiment. Egenskaper i termer av standardavvikelse och ungefärlig entropi jämfördes för att känna igen aktiviteter och aktivitetsnivåer. Resultaten visade att vi med hjälp av den nydesignade smarta dynan och standardavvikelsefunktionerna kan uppnå en noggrannhet på (>89 %) för aktivitetsigenkänning och (>98 %) för aktivitetsnivåigenkänning.
De föreslog också en metod för aktivitetsklassificering och bedömning av aktivitetsnivå med hjälp av en smart kudde för att känna igen sittande beteende.
Activity Level Assessment Using a Smart Cushion for People with a Sedentary Lifestyle
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}