Algoritmi za raspoznavanje fizičke aktivnosti : diplomski rad - Kuščević, Vesna (V. Kuščević, 2019)
Sažetak na hrvatskom: Razvoj biomedicinskog inženjerstva doprinosi povećanju kvalitete medicinskih usluga, a jedno od područja biomedicinskog inženjerstva u kojem razvoj tehnologije ima značajan utjecaj je istraživanje različitih vidova fizikalne aktivnosti: dnevne fizičke aktivnosti, vježbanje, dijagnostika, terapija i rehabilitacija. Osnovni motivi praćenja fizikalne aktivnosti su primjene u sportu, ali se često primjenjuje i za raspoznavanje aktivnosti starijih osoba, njihove ravnoteže, s ciljem omogućavanja preventivnih postupaka u slučaju pogoršanja stanja. Primjerice, za točnu detekciju pada nužno je također prepoznati koje su aktivnosti istom prethodile. Glavni cilj rada je izraditi algoritam za klasifikaciju fizičkih aktivnosti pomoću značajki izračunatih iz senzorskih mjerenja akceleracije senzorskim čvorom postavljenim na kuk za vrijeme obavljanja niza različitih fizičkih aktivnosti. Zbog toga su pomoću senzorskih čvorova snimani signali akceleracije devetnaest ispitanika – dobrovoljaca. Svaki ispitanik izvodio je trinaest statičkih ili dinamičkih fizičkih aktivnosti: stajanje, hodanje, brzo hodanje, trčanje, brzo trčanje, penjanje uz stepenice, silaženje niz stepenice, visoki i niski skok, sjedanje, ustajanje iz sjedećeg položaja, lijeganje i ustajanje iz ležećeg položaja. Korišten je Shimmer3 senzorski čvor za mjerenja akceleracije u x, y i z smjeru, a algoritam je izrađen u MATLAB programskom okruženju. Kao rezultat definirane su nužne metode za predobradu signala akceleracije s obzirom na to da je ostavljena sloboda u postavljanju pozicije Shimmer senzorskog čvora. Pretpostavljeno je da će svakodnevni korisnici rijetko postavljati senzor bez pogreške, stoga je cilj predobrade da se podaci skaliraju s obzirom na položaj u transferzalnoj ravnini. Osim navedenog, definirane su značajke koje najbolje diferenciraju pojedine aktivnosti, pri čemu odabir značajki ima znatan utjecaj u klasifikaciji. Definirani su i algoritmi koji za ovakvu primjenu daju najbolje rezultate. Neovisno o značajkama i metodama klasifikacije, najlakše je klasificirati radnje koje se razlikuju po dinamici poput stajanja, skakanja, lijeganja. Mjerenjem vrijednosti akceleracije senzorskim čvorom postavljenim na kuk, njihovom obradom te strojnim učenjem moguće je ostvariti kvalitetnu klasifikaciju fizičkih aktivnosti. Predložen je i ispitan algoritam za primjenu klasifikacije pri raspoznavanju aktivnosti starijih osoba zbog prevencije pada.