Sammanfattning av denna webbsida: Denna artikel beskriver en undersökning för att fastställa optimal placering av accelerometrar i syfte att upptäcka en rad vardagliga aktiviteter. Papperet undersöker effekten av att kombinera data från accelerometrar placerade på olika kroppsplatser på noggrannheten av aktivitetsdetektering. Åtta friska män deltog i studien. Data samlades in från sex trådlösa triaxiala accelerometrar placerade vid bröstet, handleden, nedre delen av ryggen, höften, låret och foten. Bland aktiviteterna fanns promenader, löpning på ett motoriserat löpband, sittande, liggande, stående och promenader upp och ner för trapporna. Support Vector Machine gav den mest exakta upptäckten av aktiviteter av alla de maskininlärningsalgoritmer som undersökts. Även om data från alla platser gav liknande nivåer av noggrannhet, höften var den bästa enskilda plats att registrera data för aktivitetsdetektering med hjälp av en Support Vector Machine, ger liten men betydligt bättre noggrannhet än de andra undersökta platser. Att öka antalet avkänningsplatser från en till två eller flera statistiskt ökade klassificeringens noggrannhet. Det fanns ingen signifikant skillnad i noggrannhet vid användning av två eller flera sensorer. Det noterades dock att skillnaden i aktivitetsdetektering med en eller flera accelerometrar kan vara mer uttalad när Sensors 2013, 13 9184 försöker upptäcka finare spannmålsaktiviteter. Framtida arbete ska därför undersöka effekterna av accelerometerplacering på ett större antal av dessa verksamheter.
Cleland m.fl. REF fann att, av bröst-, handleds-, nedre rygg-, höft-, lår- och fotsensordata, gjorde höftdata den högsta noggrannheten i aktivitetsklassificeringen.
Optimal Placement of Accelerometers for the Detection of Everyday Activities
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}