Syfte - Syftet med detta dokument är att utveckla ett hälsoövervakningssystem som kan mäta mänskliga vitala tecken och känna igen mänsklig aktivitet baserad på kroppens sensornätverk (BSN). Design/metodologi/approach -Systemet består huvudsakligen av elektrokardiogram (EKG) signalsamling nod, blod syre signalsamling nod, tröghetssensor nod, mottagande nod och övre datorprogram. De tre samlingsnoderna samlar EKG-signaler, blodsyresignaler och rörelsesignaler. Och sedan samlas signaler överförs trådlöst till att ta emot nod och analyseras av programvara i övre dator i realtid. Founds -Experiment resultat visar att systemet kan samtidigt övervaka mänsklig EKG, hjärtfrekvens, puls, SpO 2 och känna igen mänsklig aktivitet. En klassificering baserad på kopplad dold Markov modell (CHMM) antas för att känna igen mänsklig aktivitet. Den genomsnittliga igenkänningsnoggrannheten för CHMM-klassifier är 94,8 procent, vilket är högre än vissa befintliga metoder, såsom stödd vektormaskin (SVM), C4.5 beslut träd och naiva Bayes klassifier (NBC). Praktiska konsekvenser - Övervakningssystemet kan användas för falldetektering, äldreomsorg, postoperativ vård, rehabiliteringsutbildning, idrottsutbildning och andra områden i framtiden. Originalitet / värde -Först, systemet kan mäta mänskliga vitala tecken (EKG, blodtryck, puls, SpO 2, temperatur, puls) och känner igen några specifika enkla eller komplexa aktiviteter (sitta, ljuga, gå båt, cykla ridning). För det andra är forskningen om att använda CHMM för aktivitetsigenkänning baserad på BSN ytterst få. Följaktligen antas klassificeringen baserad på CHMM för att känna igen aktivitet med idealiska igenkänningsaccuracies i detta dokument.  Nyckelord
Till exempel Wang et al. REF utvecklade ett system för hälsoövervakning som kan mäta mänskliga vitala tecken.
A system of human vital signs monitoring and activity recognition based on body sensor network
{'venue': None, 'journal': 'Sensor Review', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}