Kích hoạt IoT cho phục hồi chức năng tại nhà: Phân loại tín hiệu gia tốc kế để nhận diện hoạt động và cử động

( 0 đánh giá )
Miễn phí

AR nhận diện 6 hoạt động: không dùng điện thoại (Idle), đứng yên, đi bộ, chạy, leo cầu thang, đạp xe.

  • MR nhận diện 6 cử động tay: xoay tay (Arm Circles), ép tay (Arm Presses), xoắn tay (Arm Twist), cuộn tay (Curls), vẫy tay (Seaweed), lắc vai (Shoulder Rolls).
  • - Dữ liệu được thu từ 4 điện thoại Android (Samsung S4, Note 3, Nexus 5) với cảm biến gia tốc 3 trục.
  • - SVM-OAO: huấn luyện từng cặp lớp, đạt độ chính xác cao nhất.
  • - SVM-OAA: huấn luyện từng lớp so với phần còn lại, độ chính xác thấp hơn.
  • - Cây quyết định C4.5: dễ triển khai, độ chính xác trung bình (~84% với AR, ~77% với MR).
  • - DTW: không cần huấn luyện, so sánh trực tiếp tín hiệu, độ chính xác thấp với AR (~61%) nhưng khá tốt với MR (~89%).
  • - Phân tích chi tiết từng chuyển động như xoay tay trước/sau (ACF/ACB), lắc vai trước/sau (SRF/SRB): DTW phân biệt tốt hơn SVM.
  • - Dữ liệu được chia theo khung thời gian 4 giây, sử dụng cross-validation 10 lần.
  • - Bộ dữ liệu được công bố công khai để thử nghiệm thêm.