Создание модели обнаружения осенних падений с использованием неконтролируемого обучения

Осенние падения создание модели обнаружения с помощью неконтролируемого обучения

Вступление

В нашем стремительно стареющем обществе, риск падения становится все более острой проблемой. Для пожилых людей падение может иметь серьезные последствия, начиная от болезненных переломов и госпитализации, а в трагических случаях – смерть. Кроме того, для тех, кто живет один, зачастую нет рядом никого, чтобы позвонить на помощь в случае падения. В таких сложных обстоятельствах носимый детектор падения становится практичным и потенциально спасительным решением.

Замечательно то, что многие смартфоны уже оснащены различными датчиками, предназначенными для измерения движения. Эти датчики включают акселерометры, гироскопы и гравитационные сенсоры. Когда их носят на теле, будь то в кармане или на шнурке вокруг шеи, смартфоны могут эффективно обнаруживать движения, связанные с нашей повседневной деятельностью. Благодаря наличию приложений, теперь можно получить доступ и проанализировать сырые данные, собранные этими смартфонами.

Один особенно перспективный подход к обнаружению падений с помощью входных данных с датчиков движения включает использование алгоритмов кластеризации. Эти мощные инструменты позволяют нам различать сигналы с разными характеристиками. Поведение при падении, например, проявляет характерные паттерны ускорения и ориентации в отличие от наших обычных ежедневных действий, таких как ходьба или стояние. Применяя алгоритмы кластеризации, мы можем эффективно выделять движения при падении из шума ежедневного движения, тем самым улучшая нашу способность оперативно обнаруживать и реагировать на потенциальные падения.

Данные

Для сбора данных для проекта я установил приложение для записи сигналов с датчиков на своем смартфоне (доступное в App Store для iOS и в Play Store для Android) и начал записывать значения с акселерометра, гравитации и гироскопа во время ходьбы. Затем, после некоторого времени ходьбы, я имитировал падение, внезапно присев быстрым движением во время движения. Я повторил эту последовательность 5 раз, после чего экспортировал записанные сигналы в .csv файлы с помощью соответствующей функции приложения для записи сигналов с датчиков.

• Как мы можем предвидеть наше отношение с искусственным интеллектом?
• Последние достижения в области мультимодального искусственного интеллекта (ChatGPT + DALLE 3) + (Google BARD + расширения) и многое другое….
• Salesforce AI представляет GlueGen революционизация моделей текст-в-изображение с эффективными модификациями кодера и мультимодальными возможностями

Сырой сигнал от акселерометра в трех осях, на которых датчик считает ускорение, представлен на следующем графике. Горизонтальная ось представляет секунды, прошедшие с начала записи и…