使用 FMCW 雷达在真实环境中进行步长测量
计算机视觉与模式识别
2024-08-31 v1 人工智能
摘要
随着人口老龄化，众多辅助和监测技术正在开发中，以使老年人能够居家养老。为促进居家养老，预测跌倒和住院等风险因素并提供早期干预至关重要。关于风险预测的环境监测工作大多集中在利用雷达等隐私保护传感器进行步态速度分析。尽管有令人信服的证据表明，除步态速度外，监测步长对于预测风险也至关重要，但基于雷达的方法尚未探索在家庭环境中进行步长测量。此外，使用雷达进行步长测量的实验室实验仅限于少数健康受试者的概念验证研究。为解决这一空白，本文提出了一种基于雷达的家庭步长测量系统，该系统基于雷达点云的检测与跟踪，随后对躯干进行多普勒速度剖析以获取家庭环境中的步长。所提出的方法在临床环境中进行了评估，涉及 35 名体弱老年人，以确立其有效性。此外，该方法还在 21 名曾参与临床评估的体弱老年人的家中进行了评估。将所提出的基于雷达的步长测量方法与金标准 Zeno Walkway 步态分析系统进行比较，在临床环境中显示出 4.5 厘米/8.3% 的误差。此外，在不受控制的家庭环境中，它表现出极好的可靠性（ICC(2,k)=0.91，95% CI 0.82 至 0.96）。家庭测量与临床评估之间的强一致性（ICC(3,k)=0.81（95% CI 0.53 至 0.92））也表明该方法在不受控制的家庭环境中是准确的。
引用
@article{arxiv.2401.01868,
title = {Step length measurement in the wild using FMCW radar},
author = {Parthipan Siva and Alexander Wong and Patricia Hewston and George Ioannidis and Jonathan Adachi and Alexander Rabinovich and Andrea Lee and Alexandra Papaioannou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.01868},
year = {2024}
}