Introduction
أصبح الاستشعار في كل مكان ومجال البحث إشراك بسبب قوية على نحو متزايد، صغيرة، منخفضة التكلفة الحوسبة والاستشعار عن المعدات 1. مراقبة التنقل باستخدام أجهزة استشعار يمكن ارتداؤها قد ولدت قدرا كبيرا من الاهتمام منذ الالكترونيات الدقيقة على مستوى المستهلك هي قادرة على اكتشاف خصائص الحركة مع دقة عالية 1. الاعتراف النشاط البشري (هار) باستخدام أجهزة استشعار يمكن ارتداؤها هي منطقة الأخيرة من البحوث، مع دراسات أولية أجريت في 1980s و 1990s 2-4.
الهواتف الذكية الحديثة تحتوي على أجهزة استشعار اللازمة والقدرة على حساب الوقت الحقيقي للاعتراف النشاط التنقل. يسمح تحليل في الوقت الحقيقي على الجهاز تصنيف النشاط وتحميل البيانات دون تدخل المستخدم أو محقق. الهاتف الذكي مع برامج التحليل التنقل يمكن أن توفر تتبع اللياقة البدنية، والمراقبة الصحية، وتقع الكشف أو مسكنه أو أتمتة العمل، والتمارين ذاتية الإدارةبرامج البريد 5. يمكن اعتبار الهواتف الذكية منصات قياس بالقصور الذاتي للكشف عن أنشطة الجوالة وأنماط المتنقلة في البشر، وذلك باستخدام ميزات إشارة الرياضية ولدت تحسب مع مخرجات الاستشعار على متن 6. وتشمل السمات المشتركة أساليب الجيل الكشف عن مجريات الأمور، والوقت المجال، تردد المجال، والمويجات النهج القائم على تحليل 7.
وقد أظهرت أنظمة الهاتف الذكي HAR الحديثة الدقة التنبؤ عالية عندما كشف الأنشطة المحددة 1،5،6،7. هذه الدراسات تختلف في منهجية التقييم وكذلك دقة لأن معظم الدراسات الخاصة بها مجموعة التدريب والإعداد البيئي، وبروتوكول جمع البيانات. الحساسية والنوعية والدقة، أذكر، والدقة، وF-نتيجة تستخدم عادة لوصف نوعية التنبؤ. ذلك ما لم تتوفر معلومات حول طرق ل "النشاط المتزامن" الاعتراف وتقييم القدرة على اكتشاف التغيرات النشاط في الوقت الحقيقي1، لأنظمة العمل الإنساني التي تحاول تصنيف العديد من الأنشطة. أساليب التقييم لتقرير العمل الإنساني دقة النظام تختلف بشكل كبير بين الدراسات. بغض النظر عن خوارزمية تصنيف أو ميزات تطبيقها، وصفا للأساليب تقييم موحدة الذهب غامضة بالنسبة لمعظم البحوث تقرير العمل الإنساني.
الاعتراف النشاط في بيئة الحياة اليومية لم يتم بحثها على نطاق واسع. يتم تقييم معظم أنظمة التعرف على النشاط القائم على الهواتف الذكية في الطريقة التي تسيطر عليها، مما أدى إلى بروتوكول التقييم التي قد يكون من المفيد أن الخوارزمية بدلا من الواقعي أن بيئة في العالم الحقيقي. ضمن مخطط تقييمها، المشاركين غالبا ما تؤدي فقط الإجراءات تهدف للتنبؤ، بدلا من تطبيق مجموعة واسعة من الأنشطة واقعية للمشارك لأداء على التوالي، ومحاكاة الأحداث من واقع الحياة.
يدرس بعض HAR الهاتف الذكي أنشطة مماثلة 8،9 مجموعة معا، مثل السلالم والمشيولكن استبعاد أنشطة أخرى من مجموعة البيانات. ثم يتم تحديد دقة التنبؤ بمدى حددت خوارزمية الأنشطة المستهدفة. Dernbach وآخرون. 9 وكان المشاركون إرسال النشاط كانوا على وشك تنفيذ قبل الانتقال، انقطاع مستمر التغيير للللدولة التحولات. يجب تقييم نظام HAR تقييم الخوارزمية في حين يقوم المشارك الإجراءات الطبيعية في بيئة المعيشة اليومية. ومن شأن ذلك أن يسمح بتقييم واقع الحياة أن يعيد استخدام اليومي من التطبيق. وتشمل دارة واقعية العديد من التغيرات للدولة فضلا عن مزيج من الإجراءات لا متوقعة من قبل النظام. يمكن للمحقق ثم تقييم الاستجابة خوارزمية لهذه الحركات إضافية، وبالتالي تقييم متانة خوارزمية لحركات شاذة.
تقدم هذه الورقة لبس نظام مراقبة التنقل (WMMS) بروتوكول التقييم التي تستخدم دورة للرقابة التي تعكس بيئات الحياة اليومية من واقع الحياة. WMMSويمكن بعد ذلك يتم تقييم تحت ظروف محكومة ولكنها واقعية. في هذا البروتوكول، ونحن استخدام الجيل الثالث WMMS التي تم تطويرها في معهد أبحاث مستشفى أوتاوا 11-15 جامعة أوتاوا و. تم تصميم WMMS للهواتف الذكية مع التسارع ثلاثي محور وجيروسكوب. حسابات خوارزمية التنقل لتقلب المستخدم، ويوفر تخفيض في عدد من ايجابيات كاذبة عن التغييرات من الدولة تحديد الهوية، ويزيد من حساسية في النشاط التصنيف. التقليل من ايجابيات كاذبة المهم منذ WMMS يطلق قصيرة تسجيل الفيديو كليب عندما يتم الكشف عن التغييرات نشاط الدولة، لحساسة للسياق تقييم النشاط الذي يحسن أيضا تصنيف WMMS. تسجيل فيديو لزوم لها من عدم الكفاءة في تخزين واستخدام البطارية. ويتمحور الخوارزمية WMMS كنموذج التعلم المنخفض الحسابية وتقييمها باستخدام مستويات التنبؤ مختلفة، حيث زيادة مستوى التنبؤ تعني زيادة في كميةإجراءات التعرف عليها.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
وقد وافق هذا البروتوكول من قبل البحوث الأخلاق مجلس أوتاوا شبكة العلوم الصحية.
1. إعداد
- تزويد المشاركين مع الخطوط العريضة للبحوث، والإجابة على أي أسئلة، والحصول على الموافقة المسبقة. خصائص مشارك سجل (على سبيل المثال، العمر، الجنس، الطول، الوزن، محيط الخصر، وارتفاع الساق من أعلى العمود الفقري الأمامي الحرقفي إلى الكعب الإنسي)، رمز الهوية، والتاريخ على ورقة البيانات. ضمان أن يتم تعيين الهاتف الذكي الثاني الذي يتم استخدامه لالتقاط الفيديو للا يقل عن 30 لقطة في معدل التقاط الثاني.
- نعلق آمن الحافظة الهاتف لالأمامي الأيمن حزام الخصر بانت أو المشارك. بدء تطبيق الهواتف الذكية التي سيتم استخدامها لجمع بيانات الاستشعار (أي تسجيل البيانات أو تطبيق WMMS) على التنقل قياس الذكي والتأكد من أن التطبيق يعمل بشكل مناسب. وضع الهاتف الذكي في الحافظة، مع الخلفي من الجهاز (كاليفورنيا الخلفيةميرا) التي تواجه الخارج.
- بدء تسجيل الفيديو الرقمي على الهواتف الذكية الثاني. عدم الكشف عن هويته، تسجيل الفيديو المقارنة دون أن تظهر وجه الشخص، ولكن تأكد لتسجيل جميع التحولات النشاط. الهاتف يمكن أن يكون يده.
2. آخر حلبة
- اتبع مشارك والفيديو أفعالهم، على الهاتف الذكي الثاني، في حين أنها تنفيذ الإجراءات التالية، التي يتحدث بها المحقق:
- من وضع الوقوف، هز الهاتف الذكي للإشارة إلى بدء المحاكمة.
- الاستمرار في الوقوف لمدة 10 ثانية على الأقل. ويمكن استخدام هذه المرحلة الوقوف لتوجيه الهاتف المعايرة 14.
- المشي على كرسي قريب والجلوس.
- الوقوف والمشي 60 مترا إلى المصعد.
- الوقوف والانتظار لالمصعد ومن ثم السير في المصعد.
- خذ المصعد إلى الطابق الثاني.
- تحويل والسير في بيئة المنزل.
- المشي إلى الحمام والاشتراكيةmulate تفريش الأسنان.
- محاكاة تمشيط الشعر.
- محاكاة غسل اليدين.
- أيدي الجافة باستخدام منشفة.
- المشي إلى المطبخ.
- تأخذ أطباق من الرف ووضعها على الطاولة.
- ملء غلاية مع الماء من بالوعة المطبخ.
- وضع غلاية على عنصر موقد.
- وضع الخبز في محمصة.
- المشي إلى غرفة الطعام.
- الجلوس على طاولة غرفة الطعام.
- محاكاة تناول وجبة على الطاولة.
- الوقوف والمشي إلى بالوعة المطبخ.
- شطف الأطباق ووضعها في رف.
- سيرا على الأقدام من المطبخ إلى المصعد.
- الوقوف والانتظار لالمصعد ومن ثم السير في المصعد.
- خذ المصعد إلى الطابق الأول.
- المشي 50 مترا إلى الدرج.
- فتح الباب وأدخل الدرج.
- المشي وصعود الدرج (13 خطوة، نحو الهبوط، 13 خطوة).
- فتح باب الدرج في الرواق.
- يمينا والسير في القاعة لمدة 15 متر.
- بدوره حولها والسير 15 مترا إلى الدرج.
- فتح الباب وأدخل الدرج.
- المشي نزولا على الدرج (13 خطوة، نحو الهبوط، 13 خطوة).
- الخروج من الدرج والمشي في الغرفة.
- الاستلقاء على السرير.
- الحصول على ما يصل والمشي 10 مترا على منحدر.
- المشي التعلية، يستدير، ثم إلى أسفل المنحدر (20 مترا).
- مواصلة السير في القاعة وفتح الباب أمام الخارج.
- المشي 100 متر على الطريق المعبدة.
- بدوره حولها والسير مرة أخرى إلى الغرفة.
- السير في غرفة والوقوف في نقطة الانطلاق.
- مواصلة الوقوف، ثم هز الهاتف الذكي للإشارة إلى نهاية المحاكمة.
3. محاكمة الانتهاء
- وقف تسجيل الفيديو الذكي ويطلب من المشاركين لإزالة وإعادة الهاتف الذكي والحافظة. وقف تسجيل البيانات أو تطبيق WMMS على SMArtphone. نسخ ملفات البيانات الحركة المكتسبة وملف فيديو من كل من الهواتف إلى جهاز كمبيوتر لمرحلة ما بعد المعالجة.
4. ما بعد المعالجة
- مزامنة التوقيت بين الفيديو وبيانات الاستشعار الخام عن طريق تحديد الوقت الذي بدأ العمل هزة. هذه الحركة تهز يناظر إشارة التسارع والفيديو إطار واضح. تحقق من وجود خطأ تزامن ذلك بطرح الوقت هزة نهاية من وقت بداية اهتزاز، عن مصادر بيانات الاستشعار والفيديو. وينبغي أن تكون فروق التوقيت مماثل بين مجموعتين من البيانات.
- تحديد التغيير من الدولة الأوقات الفعلية من الفيديو الذهب القياسية من خلال تسجيل الفارق الزمني من وقت بداية اهتزاز في إطار الفيديو في الانتقال بين الأنشطة. استخدام برامج تحرير الفيديو للحصول على توقيت في حدود 0.033 ثانية (أي 30 لقطة في الفيديو معدل الثاني). استخدام البرمجيات WMMS لتوليد تغيرات لدولة قابلة للمقارنة من بيانات الاستشعار.
- توليد مجموعات البيانات اثنين، واحدمع الأنشطة الحقيقية والثانية مع الأنشطة المتوقعة، التي وصفها النشاط لكل إطار الفيديو (استنادا إلى تغيير توقيت دولة) ومن ثم حساب النشاط المتوقع في كل مرة إطار الفيديو من إخراج WMMS. لتقييم الأداء WMMS، وحساب الإيجابيات الحقيقية والسلبيات كاذبة والسلبيات الحقيقية، المغلوطة بين النشاط معيار الذهب وتوقع WMMS النشاط. استخدم هذه المعلمات لحساب التدابير نتائج الحساسية والنوعية، وF-النتيجة.
ملاحظة: إعداد التسامح من 3 نوافذ بيانات على جانبي النافذة التي يجري تحليلها يمكن أن تستخدم لتحديد التغيير للللدولة النتائج، والنوافذ البيانات 2 لنتائج التصنيف. على سبيل المثال، استخدمت منذ 1 نوافذ بيانات ثانية لWMMS في هذه الدراسة، 3 ثانية قبل وبعد الإطار الحالي تم فحص بحيث يتم تجاهل تغييرات متتالية في هذا التسامح. هو أن التغييرات الخارجية التي تحدث في أقل من 3 ثوان يمكن تجاهلها النظر عن هوما الإجماليسينظر تحليل حركة ن لأن هذه الدول عابرة.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
وقد أجريت بروتوكول الدراسة على عينة راحة خمسة عشر المشاركين الأصحاء الذين يبلغ متوسط وزن كان 68.9 (± 11.1) كجم، وكان ارتفاع 173.9 (± 11.4) سم، وكان سن 26 (± 9) سنوات، المعينين من مستشفى أوتاوا وجامعة أوتاوا الموظفين والطلاب. القبض على الهاتف الذكي بيانات الاستشعار في متغير معدل 40-50 هرتز. تقلبات أسعار عينة نموذجية لأخذ العينات الاستشعار الذكي. تم استخدام الهاتف الذكي الثاني لتسجيل الفيديو الرقمي في 1280x720 (720P) القرار.
تم تثبيتها على الحافظة لحزام اليمين أمام المشارك أو بانت دون مزيد من توحيد للموقع. أثبت هذا الأسلوب الطبيعي لوضع الجهاز في سائس على الورك. مع عبوة ناسفة وضعت في الحافظة ومسجل بيانات التطبيق قيد التشغيل، كل شخص اجتاز الدائرة مرة واحدة، بوتيرة اختاروها بأنفسهم. لم يكن وصف الدائرة مقدما لأنشطة المشاركين والمتابعة كانتيتحدث بها بالتتابع محقق أثناء المحاكمة.
تألف WMMS شجرة القرار مع شروط الحدود العليا والسفلى، على غرار العمل وو، وآخرون. 13. المصنف المنقحة استخدام 1 ثانية حجم النافذة وملامح من إشارة خطية التسارع (مجموع المدى، المتوسط المتحرك البسيط، مجموع الانحراف المعياري) وإشارة الجاذبية (الفرق إلى Y، مبلغ الفرق متوسط الفرق) 15. تم احتساب ثلاث مجموعات تصنيف للتقييم: (ط) التنقل أو الجمود، (ب) الجلوس، الوقوف، الكذب، أو المشي، و (ج) الجلوس، الوقوف، كذب، والمشي، وتسلق السلالم، أو حركة دائمة صغيرة. وصفت أنشطة الحياة اليومية، وحركات صغيرة. وتظهر نتائج ممثلة في الجدول 1.
| تصنيف | TP | FN | TN | FP | حساسية (٪) | النوعية (٪) | F1-النتيجة (٪) | ||||||||||||||
| تصنيف مجموعة 1 | 350 | 55 | 8701 | 91 | 86.30 ± 7.2 | 98.96 ± 0.6 | 86.17 ± 6.3 | ||||||||||||||
| تصنيف مجموعة 2 | 359 | 47 | 8660 | 131 | 88.35 ± 7.80 | 98.51 ± 0.62 | 80.19 ± 6.36 | ||||||||||||||
| تصنيف مجموعة 3 | 423 | 75 | 8540 | 159 | 98.17 ± 0.62 | 78.42 ± 5.96 | |||||||||||||||
| تصنيف مجموعة 1 | |||||||||||||||||||||
| غير متحرك الى المحمول | 177 | 19 | |||||||||||||||||||
| موبايل لمتحرك | 171 | 36 | |||||||||||||||||||
| خلال الجوال | 3990 | 73 | |||||||||||||||||||
| خلال متحرك | 4711 | 18 | |||||||||||||||||||
| تصنيف مجموعة 2 | |||||||||||||||||||||
| الوقوف على المشي | 134 | 17 | |||||||||||||||||||
| المشي إلى الوقوف | 137 | 26 | |||||||||||||||||||
| المشي إلى الجلوس | 29 | 0 | |||||||||||||||||||
| الجلوس على المشي | 30 | 0 | |||||||||||||||||||
| المشي على الكذب | 11 | 4 | |||||||||||||||||||
| الكذب على المشي | 15 | 0 | |||||||||||||||||||
| أثناء الوقوف | 2872 | 73 | |||||||||||||||||||
| خلال اعتصام | 644 | 9 | |||||||||||||||||||
| خلال كذبة | 447 | 9 | |||||||||||||||||||
| أثناء المشي | 4697 | 40 | |||||||||||||||||||
| تصنيف مجموعة 3 | |||||||||||||||||||||
| الوقوف على المشي | 70 | 7 | |||||||||||||||||||
| المشي إلى الوقوف | 74 | 14 | |||||||||||||||||||
| المشي إلى الجلوس | 29 | 0 | |||||||||||||||||||
| الجلوس على المشي | 30 | 0 | |||||||||||||||||||
| المشي على الكذب | 15 | 0 | |||||||||||||||||||
| الكذب على المشي | 15 | 0 | |||||||||||||||||||
| سيرا على الاقدام الى خطوة صغيرة | 68 | 7 | |||||||||||||||||||
| خطوة صغيرة على المشي | 61 | 13 | |||||||||||||||||||
| 13 | 2 | ||||||||||||||||||||
| الدرج على المشي | 13 | 2 | |||||||||||||||||||
| نقل صغيرة لنقل صغيرة | 35 | 30 | |||||||||||||||||||
| أثناء الوقوف | 1584 | 25 | |||||||||||||||||||
| خلال اعتصام | 643 | 10 | |||||||||||||||||||
| خلال كذبة | 447 | 15 | |||||||||||||||||||
| أثناء المشي | 4398 | 56 | |||||||||||||||||||
| خلال السلالم | 246 | 0 | |||||||||||||||||||
| خلال فرشاة الأسنان | 190 | 12 </ td> | |||||||||||||||||||
| خلال مشط الشعر | 158 | 2 | |||||||||||||||||||
| خلال غسل اليدين | 152 | 6 | |||||||||||||||||||
| خلال تجفيف اليدين | 119 | 4 | |||||||||||||||||||
| خلال أطباق نقل | 93 | 5 | |||||||||||||||||||
| خلال تعبئة أباريق | 190 | 5 | |||||||||||||||||||
| أثناء خبز توست | 70 | 1 | |||||||||||||||||||
| أثناء غسل الأطباق | 250 | 18 | |||||||||||||||||||
الجدول 1. نتائج من أجل التغيير لللدولة المصير؛ بما في ذلك، ايجابيات الحقيقية (TP)، السلبيات كاذبة (FN) والسلبيات الحقيقية (TN) ايجابيات كاذبة (FP)، ومجموع التغيرات من الدولة، والحساسية، والنوعية، لالثاني F1-النتيجة. خلال يشير إلى TN وFP لإجراء تغييرات لللدولة خلال الإجراء المحدد.
من الجدول رقم 1، وكان المحمول مقابل متحرك مجموعة تصنيف حساسية من 86.30٪ ± 7.2٪ وخصوصية 98.96٪ ± 0.6٪، في حين أن مجموعة التنبؤ الثاني حساسية من 88.35٪ ± 7.80٪ وخصوصية 98.51٪ ± 0.62٪ . لمجموعة التصنيف الثالث، وكانت حساسية 84.92٪ ± 6.38٪ وخصوصية 98.17 ± 0.62. وكانت عشرات F1 للالأولى والثانية والثالثة مجموعات تصنيف 86.17 ± 6.3، 80.19 ± 6.36، 78.42 ± 5.96 و، على التوالي.
الشكل 1 التغيرات لللدولة الحساسية والنوعية، وF1-نتيجة لثلاث مجموعات التصنيف.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
تلقى الاعتراف النشاط البشري مع نظام مراقبة الحركة يمكن ارتداؤها المزيد من الاهتمام في السنوات الأخيرة بسبب التطورات التقنية في مجال الحوسبة والهواتف الذكية يمكن ارتداؤها والاحتياجات المنتظمة لمقاييس النتائج الكمية التي تساعد في عملية صنع القرار السريري وتقييم التدخلات الصحية. كانت المنهجية المبينة في هذه الورقة فعالة لتقييم التنمية WMMS منذ تم العثور على أخطاء تصنيف النشاط الذي لن يكون حاضرا اذا طائفة واسعة من أنشطة الحياة اليومية والسيناريوهات المشي لم تدرج في التقييم.
يتكون بروتوكول التقييم WMMS من جزئين رئيسيين: الحصول على البيانات في ظل ظروف واقعية ولكن يسيطر مع المرافق البيانات معيار الذهب تعيين وظيفة تجهيز البيانات. وكان الفيديو الرقمي حلا قابلا للتطبيق لتوفير البيانات معيار الذهب عند اختبار WMMS التنبؤات الخوارزمية في جميع أنشطة البروتوكول. الخطوات الحاسمة في البروتوكولهي (ط) لضمان أن الفيديو معيار الذهب يلتقط اهتزاز الهاتف الذكي لأن هذا يسمح تزامن الفيديو معيار الذهب مع البيانات التي يحصل عليها من الهاتف البالية مشارك و (ب) للتأكد من أن سجلات الفيديو معيار الذهب كل التحولات أداء من قبل المشاركين المحاكمة (أي شخص تسجيل فيديو الذهب القياسية يجب أن تكون في الموضع الصحيح عند اتباع المشارك محاكمة).
ويتضمن البروتوكول تقييم أنشطة المشي، وبيئة الحياة اليومية، والتضاريس المختلفة والتحولات. تتم جميع الإجراءات على التوالي في حين أن الهاتف الذكي البالية مشارك يسجل البيانات بشكل مستمر من التسارع، جيروسكوب، المغنطيسية، وأجهزة الاستشعار GPS، ويستخدم الهاتف الذكي الثاني لفيديو عن أنشطة يقوم بها المشارك المحاكمة. يجوز تعديل البروتوكول عن طريق تكييف ترتيب الأنشطة استنادا إلى موقع الاختبار، طالما مجموعة من الأنشطة المستمرة والتي تمارس من ع المعيشة اليوميه يدمج. كان مطلوبا عشر إلى خمس عشرة دقيقة لاستكمال الدائرة، اعتمادا على المشاركين. خلال الاختبارات التجريبية، يمكن بعض المشاركين ذوي الإعاقة إكمال دورة واحدة فقط، لذلك ينبغي النظر في اختبار محاكمة واحد مع بعض السكان لضمان مجموعة بيانات كاملة.
القيود المفروضة على طريقة التقييم WMMS المقترحة هي أن توقيت القرار يقتصر على معدل إطار فيديو الكاميرا المستخدمة لتسجيل الفيديو المقارنة معيار الذهب وصعوبة في تحديد التغيير من الدولة توقيت متميز من الفيديو لأنشطة الحياة اليومية. تباين عدة إطارات عند تحديد حالة التغيير من بين يؤدي إلى الاختلافات بين نتائج الذهب القياسية وWMMS والتي قد تكون نتيجة لتفسير النشاط بدء بدلا من خطأ WMMS. والتسامح في كل تغير من الدولة، حيث يتم إجراء أي مقارنات، يمكن تنفيذها لمساعدة الاعتبار لهذه التناقضات.
عموما، وزيادة عددمن الأنشطة التي يجري تصنيفها وصعوبة تصنيف (أي الدرج، حركات صغيرة) تخفيض متوسط الحساسية والنوعية، ودرجة F1. يمكن توقع هذا منذ زيادة عدد الأنشطة يزيد من فرصة لكاذبة ايجابيات وسلبيات كاذبة. بروتوكولات التقييم التي تستخدم فقط الأنشطة التي هي مفيدة لخوارزمية سوف تنتج النتائج التي هي مضللة وليس من المرجح أن تسفر عن نتائج مماثلة عند تقييمها في ظل ظروف العالم الحقيقي. وبالتالي، فإن أهمية فيما يتعلق بأساليب القائمة هي أن البروتوكول سوف يؤدي إلى المزيد من النتائج المحافظة لأنظمة WMMS من التقارير السابقة في الأدب. ومع ذلك، فإن النتائج تعكس على نحو أفضل النتائج في الممارسة العملية. الطريقة المقترحة من التقييمات WMMS يمكن استخدامها لتقييم مجموعة من التقنيات التي يمكن ارتداؤها قياس أو مساعدة حركة الإنسان.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Acknowledgments
المؤلفون تعترف ايفان Beisheim، نيكول كابيلا، أندرو هربرت-كوبلي لتقديم المساعدة التقنية وجمع البيانات. وكان في استقبال تمويل المشروع من العلوم الطبيعية والهندسة مجلس البحوث كندا (NSERC) وبلاك بيري المحدودة، بما في ذلك الهواتف الذكية المستخدمة في الدراسة.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Smartphone or wearable measurement device | Blackberry | Z10 | |
| Smartphone for video recording | Blackberry | Z10 or 9800 | |
| Phone holster | Any | ||
| Data logger application for the smartphone | BlackBerry World - TOHRC Data Logger for BlackBerry 10 | http://appworld.blackberry.com/webstore/content/32013891/?countrycode=CA | |
| Wearable mobility measurement | Custom Blackberry 10 and Matlab software for mobility monitoring | http://www.irrd.ca/cag/smartphone/ | |
| Video editing or analysis software | Motion Analysis Tools | http://www.irrd.ca/cag/mat/ |
References
- Lara, O. D., Labrador, M. A. A Survey on Human Activity Recognition using Wearable Sensors. IEEE Communications Surveys Tutorials. 15 (3), 1192-1209 (2013).
- Foerster, F., Smeja, M., Fahrenberg, J. Detection of posture and motion by accelerometry: a validation study in ambulatory monitoring. Computers in Human Behavior. 15 (5), 571-583 (1999).
- Elsmore, T. F., Naitoh, P. Monitoring Activity With a Wrist-Worn Actigraph: Effects of Amplifier Passband and threshold Variations. , DTIC Online. (1993).
- Kripke, D. F., Webster, J. B., Mullaney, D. J., Messin, S., Mason, W. Measuring sleep by wrist actigraph. , DTIC Online. (1981).
- Lockhart, J. W., Pulickal, T., Weiss, G. M. Applications of mobile activity recognition. Proceedings of the 2012 ACM Conference on Ubiquitous Computing. , 1054-1058 (2012).
- Incel, O. D., Kose, M., Ersoy, C. A Review and Taxonomy of Activity Recognition on Mobile Phones. BioNanoScience. 3 (2), 145-171 (2013).
- Yang, C. C., Hsu, Y. L. A Review of Accelerometry-Based Wearable Motion Detectors for Physical Activity Monitoring. Sensors. 10 (8), 7772-7788 (2010).
- He, Y., Li, Y. Physical Activity Recognition Utilizing the Built-In Kinematic Sensors of a Smartphone. International Journal of Distributed Sensor Networks. 2013, (2013).
- Vo, Q. V., Hoang, M. T., Choi, D. Personalization in Mobile Activity Recognition System using K-medoids Clustering Algorithm. International Journal of Distributed Sensor Networks. 2013, (2013).
- Dernbach, S., Das, B., Krishnan, N. C., Thomas, B. L., Cook, D. J. Simple and Complex Activity Recognition through Smart Phones. 8th International Conference on Intelligent Environments (IE), , 214-221 (2012).
- Hache, G., Lemaire, E. D., Baddour, N. Mobility change-of-state detection using a smartphone-based approach. IEEE International Workshop on Medical Measurements and Applications Proceedings (MeMeA). , 43-46 (2010).
- Wu, H. H., Lemaire, E. D., Baddour, N. Change-of-state determination to recognize mobility activities using a BlackBerry smartphone. Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, , EMBC. 5252-5255 (2011).
- Wu, H., Lemaire, E. D., Baddour, N. Activity Change-of-state Identification Using a Blackberry Smartphone. Journal of Medical and Biological Engineering. 32 (4), 265-271 (2012).
- Tundo, M. D., Lemaire, E., Baddour, N. Correcting Smartphone orientation for accelerometer-based analysis. IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications Proceedings (MeMeA). , 58-62 (2013).
- Tundo, M. D. Development of a human activity recognition system using inertial measurement unit sensors on a smartphone. , Available from: http://www.ruor.uottawa.ca/handle/10393/30963 (2014).
