一个基于现场可编程门阵列的适应性睡眠姿势分析加速器,用于实时监控

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 计算机工程 计算机工程
• 老年学是一门学科.

背景情况:

• 实时监测睡眠姿势对于老人和患者护理至关重要.
• 现有的方法在准确性和实时处理方面面临挑战.
• 边缘计算为设备内低延迟监控提供了一个有前途的解决方案.

研究的目的:

• 开发一个基于硬件的边缘计算系统,用于实时监测睡眠姿势.
• 通过精确的姿势检测来增强患者护理和对老年人的支持.
• 实施和验证基于FPGA的算法,用于适应性姿势分类.

主要方法:

• 使用最小优化的传感模块和融合技术用于初始姿势检测.
• 员工的姿势学习处理元素 (PE) 用于标准和适应性姿势评估.
• 开发了一个基于FPGA (Field-Programmable Gate Array) 的等级二进制分类器 (HBC) 算法,用于实时分类.
• 整合物联网 (IoT) 和显示设备,实现姿势数据的无通信.

主要成果:

• 使用基于FPGA的HBC算法实现了实时睡眠姿势检测和分类.
• 通过定制的VLSI架构展示了有效的姿势学习和分析.
• 使用基于Zed板的FPGAXilinx板验证了系统的性能.

结论:

• 拟议的系统有效地实时监测睡眠姿势,用于老年人和患者的护理.
• 基于硬件的边缘计算和FPGA实现为姿势监控提供了有效的解决方案.
• 该系统有助于及时与护理人员/支持服务人员进行沟通,改善护理结果.