Abstrakt. Papperet presenterar en teknik för att automatiskt spåra utvecklingen av underhåll eller monteringsuppgifter med hjälp av kroppsslitna sensorer. Tekniken bygger på ett nytt sätt att kombinera data från accelerometrar med enkel frekvensmatchande ljudklassificering. Detta inkluderar intensitetsanalys av signaler från mikrofoner på olika kroppsplatser för att korrelera miljöljud med användaraktivitet. För att utvärdera vår metod tillämpar vi den på aktiviteter i en träaffär. På en simulerad montering uppgift vårt system kan framgångsrikt segmentera och identifiera de flesta butiksaktiviteter i en kontinuerlig dataström med noll falska positiva och 84,4% noggrannhet.
Lukowicz m.fl. REF presenterade en teknik för att automatiskt spåra utvecklingen av underhålls- eller monteringsuppgifter med hjälp av treaxlade accelerometrar, mikrofoner och datorer baserade på frekvensmatchande ljudklassificeringsteknik som kombinerade intensitetsanalys av signaler från mikrofoner vid olika delar av kroppen och korrelationsanalys av omgivande ljud och användaraktivitet.
Recognizing workshop activity using body worn microphones and accelerometers
{'venue': 'In Pervasive Computing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}