Abstract-Recognition av rörelse är en avgörande process för att hjälpa människor i aktiviteter i det dagliga livet, såsom promenader. I detta arbete presenteras en högnivåmetod för samtidig igenkänning av rörelse- och gångfaser med hjälp av bärbara sensorer. En Bayesian formulering används för att iterativt ackumulera bevis för att minska osäkerhet, och för att förbättra igenkännande noggrannhet. Denna process använder en sekventiell analysmetod för att självständigt fatta beslut, när erkännandesystemet uppfattar att det finns tillräckligt med bevis samlade. Vi använder data från tre bärbara sensorer, fästa vid låret, skaftet och foten av friska människor. Nivåbaserad gång-, rampstignings- och nedstigningsverksamhet används för datainsamling och igenkänning. Dessutom presenteras ett tillvägagångssätt för segmentering av gångcykeln för erkännande av ställnings- och svängfaser. Valideringsresultat visar att den samtidiga Bayesian igenkänningsmetoden är kapabel att känna igen gångaktiviteter och gångfaser med genomsnittliga noggrannheter på 99,87% och 99,20%. Denna process kräver ett medelvärde av 25 och 13 sensorprover för att fatta ett beslut för locomotion läge respektive gångfaser, respektive. Erkännandeprocessen analyseras med hjälp av olika nivåer av förtroende för att visa att vår metod är mycket exakt, snabb och anpassningsbar till specifika krav på noggrannhet och hastighet. Sammantaget visar den samtidiga Bayesian igenkänningsmetoden sina fördelar för igenkänning med hjälp av bärbara sensorer, som kan användas för att ge tillförlitlig hjälp till människor i deras vandringsaktiviteter.
Martinez-Hernandez m.fl. REF föreslog en Bayesian formulering för att uppnå hög igenkänning noggrannhet av samtidiga dagliga aktiviteter och gångfasigenkänning med ett litet antal sensorer.
Simultaneous Bayesian Recognition of Locomotion and Gait Phases With Wearable Sensors
{'venue': 'IEEE Sensors Journal', 'journal': 'IEEE Sensors Journal', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}