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Updated: Jul 13, 2025
07:24
Home-Based Monitor for Gait and Activity Analysis
Published on: August 8, 2019
6.8K
在日常活动中穿在身体下部的宽松衣服上的惯性测量数据
Udeni Jayasinghe1, Faustina Hwang2, William S Harwin2
1Biomedical Engineering Section, University of Reading, RG6 6DH, Reading, UK. u.kankanipathirage@pgr.reading.ac.uk.
Scientific data
|October 17, 2023
概括
这项研究引入了嵌入宽松服装中的传感器的新数据集,用于长期活动监测. 这些数据可以使用可穿戴惯性测量单位 (IMU) 分析人类的运动,姿势和过渡.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 可穿戴技术可穿戴技术
- 人类活动识别 人类活动识别
背景情况:
- 可穿戴式传感器对于长期健康和活动监测至关重要.
- 将传感器嵌入到服装中提供了一种方便的方法,用于不引人注目的数据收集.
- 现有的数据集往往缺乏来自集成到休,宽松的服装中的传感器的数据.
研究的目的:
- 介绍第一个从嵌入宽松服装的惯性测量单位 (IMU) 收集的公布数据集.
- 为研究人类运动分析,活动识别和姿势评估提供一个有价值的资源.
- 通过可穿戴传感器数据,促进开发用于分析复杂人类活动的算法.
主要方法:
- 六个惯性测量单元 (IMU) 在休子上的"传感器串"中排列 (腰部,大腿,脚每条腿).
- 参与者 (5名健康成年人) 穿着装有传感器的衣服1-4天 (5-8小时/天).
- 在固定活动电路 (视频地面真相) 和自由生活活动 (日记记录) 中收集数据.
- 在主导手腕上戴着一个Actigraph加速度计,以获得补充数据.
主要成果:
- 从5名健康成年人 (年龄28-48岁) 收集了15个参与者日的数据集.
- 数据捕捉了一系列的人类运动,包括过渡和姿势变化.
- 该数据集适合在现实世界中分析各种物理活动.
结论:
- 这一新型数据集来自宽松服装中的传感器,是可穿戴技术研究的重要资源.
- 它支持在日常环境中分析人类运动,姿势和活动识别.
- 这些发现为更复杂的长期健康监测系统铺平了道路.
