Sử dụng học máy có giám sát phân loại hoạt động cơ bản của người dựa trên dữ liệu cảm biến gia tốc

Bài viết "Sử dụng học máy có giám sát phân loại hoạt động cơ bản của người dựa trên dữ liệu cảm biến gia tốc" đề xuất một khung thời gian tối ưu cho từng hoạt động, một tập hợp các đặc trưng và một mô hình học máy đơn giản để xây dựng một hệ thống nhận diện hoạt động của con người có giá thành thấp và có thể phản hồi theo thời gian thực. Thiết bị trong hệ thống đề xuất đã được xác minh trên cả dữ liệu công khai và dữ liệu thực nghiệm của chúng tôi. Tỷ lệ nhận diện hoạt động đạt trên 80% với bộ dữ liệu được thu thập gồm sáu hoạt động quan trọng hàng ngày của con người (Đứng, Ngồi, Chạy, Đi bộ, Lên cầu thang và Xuống cầu thang). Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Sử dụng học máy có giám sát phân loại hoạt động cơ bản của người dựa trên dữ liệu cảm biến gia tốc Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) Sử dụng học máy có giám sát phân loại hoạtđộng cơ bản của người dựa trên dữ liệu cảm biến gia tốc Nguyễn Thị Thu Hà1 , Vi Mạnh Tuyên1, Trần Đức Tân1,Trần Đức Nghĩa 2,* 1Khoa Điện – Điện tử ,Trường đại học Phenikaa ,Hà Nội, Việt Nam 2Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, Hà Nội, Việt Nam Email: 21013386@st.phenikaa-uni.edu.vn, tuyen.vimanh@phenikaa-uni.edu.vn, tan.tranduc@phenikaa-uni.edu.vn, Email*: nghiatd@ioit.ac.vnAbstract— Hệ thống nhận diện hoạt động thể chất của con Đối với HAR, có ba cách tiếp cận phổ biến dựangười có thể cung cấp các thông tin trong việc hỗ trợ đánh trên: i) thị giác máy tính; ii) cảm biến tương tác môigiá tình trạng sức khỏe. Trong số các hệ thống nhận diện trường; iii) thiết bị đeo có gắn cảm biến [8, 9]. Phươnghoạt động đã được nghiên cứu và triển khai, hệ thống sử pháp tiếp cận dựa trên thị giác máy tính còn nhiều hạndụng thiết bị có cảm biến gia tốc được đeo trên người để chế như chi phí cao, kém hiệu quả trong điều kiện thiếuthu dữ liệu chuyển động và áp dụng phương pháp học sáng và ảnh hưởng riêng tư của người dùng [10]. Vớimáy có giám sát để nhận diện chuyển động là một trong cách tiếp cận dựa trên cảm biến tương tác với môinhững giải pháp khả thi nhất. Hệ thống này có giá thànhthấp, mang lại sự thoải mái cho người dùng, dễ sử dụng trường, cảm biến được nhúng vào vật cấu thành môivà độ chính xác nhận diện cao. Thách thức chính trong hệ trường xung quanh để giám sát hoạt động của ngườithống trên là việc nhận diện chuyển động cần phải thực dùng [11]–[14]. Do đó, hệ thống này cần được triểnhiện trực tiếp trên bộ vi điều khiển công suất thấp. Trong khai và thiết lập trước để có thể hoạt động [11]–[14].bài báo này, chúng tôi đề xuất một khung thời gian tối ưu Khác với các cách trên, cách tiếp cận dựa trên thiếtcho từng hoạt động, một tập hợp các đặc trưng và một mô bị đeo có gắn cảm biến đã mở ra nhiều ứng dụng tiềmhình học máy đơn giản để xây dựng một hệ thống nhận năng trong HAR [15]–[18]. Các cảm biến phù hợp vớidiện hoạt động của con người có giá thành thấp và có thể môi trường tổng thể mà không cần thiết lập, dù trongphản hồi theo thời gian thực. Thiết bị trong hệ thống đề nhà hay ngoài trời [19]. Với phương pháp này, cảmxuất đã được xác minh trên cả dữ liệu công khai và dữliệu thực nghiệm của chúng tôi. Tỷ lệ nhận diện hoạt động biến có thể được đeo ở nhiều vị trí khác nhau trên cơđạt trên 80% với bộ dữ liệu được thu thập gồm sáu hoạt thể con người, chẳng hạn như cánh tay, cổ tay [20], đùiđộng quan trọng hàng ngày của con người (Đứng, Ngồi, [21], hay mắt cá chân [22]. Nghiên cứu của chúng tôiChạy, Đi bộ, Lên cầu thang và Xuống cầu thang). tập trung khai thác khả năng nhận diện hoạt động của con người bằng cách sử dụng các cảm biến đeo trên cơ Keywords- cảm biến gia tốc, phân loại, IoT, thiết bị đeo, thể.nhận diện hoạt động. Dưới đây là những thách thức chính được tóm tắt I. GIỚI THIỆU khi nghiên cứu hệ thống HAR sử dụng thiết bị có cảm biến được đeo trên người. Trong nhiều thập kỷ qua, nghiên cứu về “Nhận - Thách thức 1: Thuật toán có sự phức tạp caodiện hoạt động con người” (Human Activity trong tính toán dẫn tới không thể thiết kế một thiết bịRecognition - HAR) đã có sự phát triển mạnh mẽ nhờ nhận diện hành động theo thời gian thực với độ chínhvào sự ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống [1]. Ngày xác cao.càng có nhiều vấn đề thực tế cần giải quyết dựa trên - Thách thức 2: Dữ liệu chưa qua xử lý được gửithông tin nhận diện hoạt động con người như chăm sóc đến máy chủ khi thiết bị không thể trực tiếp nhận diệnsức khỏe [2], [3], phát hiện ngã cho người lớn tuổi [4, ở bộ vi xử lý công suất thấp. Vì vậy, lỗi giao tiếp có thể5], ứng dụng trong công nghiệp [6],… Công n ...