利用智能手机传感器检测异常步态以服务智能可穿戴移动技术
人机交互
2022-08-04 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
行走是人类最常见的一种陆地移动方式。行走对于人类完成大多数日常活动至关重要。人行走时存在一种模式，称为步态。步态分析用于运动和医疗健康领域。我们可以通过不同方式分析步态，例如使用实验室环境中监控摄像头或深度图像摄像头捕获的视频，也可通过可穿戴传感器识别，例如加速度计、力传感器、陀螺仪、柔性测角仪、磁阻传感器、电磁追踪系统、力传感器和肌电图（EMG）。通过这些传感器的分析需要实验室条件，或用户必须佩戴这些传感器。为检测人类步态动作中的异常，我们需要单独配置传感器。检测出异常人类步态后，我们可以了解一个人的健康状况。借助智能可穿戴技术，理解正常步态与异常步态可揭示受试者的健康状况。因此，本文提出一种通过智能手机传感器分析异常人类步态的方法。如今大多数人都使用智能手机和智能手表等智能设备，故可利用这些智能可穿戴设备的传感器追踪其步态。
引用
@article{arxiv.2208.01876,
title = {Leveraging Smartphone Sensors for Detecting Abnormal Gait for Smart Wearable Mobile Technologies},
author = {Md Shahriar Tasjid and Ahmed Al Marouf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.01876},
year = {2022}
}