用于人体睡姿与动态活动识别的智能压力电子垫
计算机视觉与模式识别
2024-11-21 v2 人机交互
机器学习
信号处理
摘要
随着对医疗健康、幼儿教育和健身的重视，非侵入式测量与识别方法受到更多关注。压力传感因其结构简单、易获取、可可视化应用且无害等优点已被广泛研究。本文介绍一种基于压阻材料 Velostat 的智能压力电子垫（SPeM）系统，用于人体监测应用，包括睡姿、运动和瑜伽的识别。子系统扫描电子垫读数并处理信号后，生成压力图像流。深度神经网络（DNNs）用于拟合和训练压力图像流并识别相应的人体行为。四种睡姿和受 Nintendo Switch Ring Fit Adventure (RFA) 启发的 13 种动态活动被用作所提 SPeM 系统的初步验证。SPeM 系统在两项应用中均达到高准确率，展示了模型的高准确率和泛化能力。与其他基于压力传感器的系统相比，SPeM 具有更灵活的应用和商业前景，且具备可靠、鲁棒和可重复的特性。
引用
@article{arxiv.2305.11367,
title = {Smart Pressure e-Mat for Human Sleeping Posture and Dynamic Activity Recognition},
author = {Liangqi Yuan and Yuan Wei and Jia Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.11367},
year = {2024}
}