Abstract-In för att ge relevant information till mobila användare, såsom arbetstagare som utför manuella uppgifter underhåll och montering, en bärbar dator kräver information om användarens specifika aktiviteter. Detta arbete fokuserar på erkännande av aktiviteter som kännetecknas av en handrörelse och ett tillhörande ljud. Lämpliga aktiviteter finns i monterings- och underhållsarbeten. Här ger vi en inledande undersökning av problemdomänen för kontinuerlig aktivitetsigenkänning med hjälp av on-body-analys. Vi använder en mock "trä verkstad" montering uppgift att jorda vår utredning. Vi beskriver en metod för att kontinuerligt känna igen aktiviteter (såga, hamra, fila, borra, slipa, slipa, öppna en låda, dra åt ett skruvstäd och vrida en skruvmejsel) med mikrofoner och treaxliga accelerometrar monterade på två ställen på användarens armar. Potentiellt "intressanta" aktiviteter segmenteras från kontinuerliga dataströmmar med hjälp av en analys av den ljudintensitet som detekteras på de två olika platserna. Aktivitetsklassificeringen utförs sedan på dessa upptäckta segment med linjär diskriminantanalys (LDA) på ljudkanalen och dolda Markov-modeller (HMM) på accelerationsdata. Fyra olika metoder vid klassificeringsfusion jämförs för att förbättra dessa klassificeringar. Med hjälp av användarberoende utbildning får vi kontinuerlig genomsnittlig recall och precisionsgrad (för positiva aktiviteter) på 78 procent respektive 74 procent. Med hjälp av användaroberoende utbildning (permission-one-out över fem användare), får vi återkallar hastigheter på 66 procent och precisionshastigheter på 63 procent. I isolering, dessa aktiviteter erkändes med säkerheter på 98 procent, 87 procent, och 95 procent för de användarberoende, användaroberoende, och användaranpassade fall, respektive.
Ward m.fl. I REF föreslogs en metod för att känna igen träverkstadens monteringsverksamhet genom att använda sensorer för mikrofoner och accelerometrar på kroppen.
Activity Recognition of Assembly Tasks Using Body-Worn Microphones and Accelerometers
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}