wearable sensor data | BriefGPT

关键词wearable sensor data

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融合未校准惯性测量单元和手持智能手机视频以重建膝关节运动学
使用手持智能手机视频和未校准的可穿戴传感器数据的融合方法能够在保留其完整时间分辨率的同时，进一步减小髋关节行走期间的误差，并可追踪视觉遮挡期间的运动。
PDFa month ago
假肢的持续模仿学习
基于摄像头运动捕捉和可穿戴传感器数据，我们提出了一种新型的仿生义肢应用模型，它可以学习人类行走时下肢的协同耦合，推断缺失的下肢在爬坡和上楼等不同任务中的运动行为，并具备多任务、持续适应、预测运动和修正的能力。经过实验证实，我们的模型在包括跖
PDF2 months ago
可穿戴传感器在重症监护病房中评估患者重要性的潜力
通过结合可穿戴传感器数据和电子健康记录，利用人工智能技术开发的新的病情评估得分模型可以成功区分危重病患者的稳定和不稳定状态。
PDF8 months ago
利用可穿戴传感器数据进行无监督嵌入式学习的人体活动识别
该论文介绍了一种无监督方法，通过基于人类活动的特性将人类活动投射到一个嵌入空间中，在该空间中相似的活动会紧密地聚集在一起，从而帮助聚类算法实现对人类活动的识别和分类，相较于直接应用于原始数据集的非监督技术，我们的方法在识别和分类潜在人类活动
PDFa year ago
血压估算的挑战：通过脉搏波分析探究
探讨使用 PPG 脉搏波分析技术预测血压的可行性，提出了新的评估工具，发现血压预测使用 PPG 多值映射因子为 33.2％，低互信息为 9.8％，这些结果提供了达成通过 PPG 脉搏波分析实现可穿戴式血压测量目标的更为现实的进展情况。
PDFa year ago
使用 70 万人天可穿戴数据的自监督学习进行人类活动识别
本研究使用自我监督学习技术在 UK-Biobank 活动追踪器数据集上训练活动识别模型，结果表明该模型在七个基准数据集上的 F1 分数相对提高 2.5%~100%，可推广至不同外部数据集、设备和环境。开源的模型将有助于研究人员建立高性能、自
PDF2 years ago
ESPRESSO：面向处理异构传感器数据的熵和形状感知时序分割
本文提出了基于时间序列熵和形态学特性的 ESPRESSO 模型，在多维时间序列上进行分割，以提取信息丰富且有意义的时间段，该模型在七个公开数据集上表现优异，在人类活动识别、轨迹预测、手势识别和生活记录等应用场景中有着广泛的应用前景。
PDF4 years ago
基于可穿戴传感器数据的人类活动识别：现有技术的标准化
本研究通过对不同样本生成过程和验证协议进行分析，实施和评估了多种高性能方法，从手工制作的方法到卷积神经网络等各种方法，发现当前的实验评估方法都无法在可穿戴传感器数据的背景下执行活动识别，在此之中，识别准确度显着下降，该研究着重解决了在可穿戴
PDF6 years ago
卷积神经网络在帕金森病监测中对可穿戴传感器数据进行的数据增强
本文针对可穿戴传感器数据分类中数据量小、标签存在噪声和类内变异性大等问题，提出了多种数据增强方法，并将所提出的方法和卷积神经网络应用于帕金森病患者运动状态的分类，取得了从 77.54％到 86.88％的性能提升。
PDF7 years ago
Pokémon Go》对身体活动的影响：研究与启示
本研究基于大规模可穿戴传感器数据和搜索引擎日志，研究了 Pokémon Go 对于人们体育锻炼的影响，并发现该游戏可以在很短时间内显著增加总体的步数，特别是那些多次查询游戏使用详情的用户，平均每天增加 1473 步，相比之前的活动水平增加了
PDF8 years ago