Tập dữ liệu

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) phát hiện người ngã sử dụng đặc trưng kết hợp từ nhiều nguồn cảm biến (Trang 42 - 43)

Hiện nay khơng cĩ sẵn dữ liệu thu thập dựa trên Internet of Things, do đĩ trong luận văn của mình, học viên thực hiện tự thu thập tập dữ liệu ngã cho 30 đối tượng từ 20 đến 40 tuổi tham gia thực nghiệm. Mỗi đối tượng tham gia thử nghiệm được yêu cầu đeo thiết bị bên hơng. Thiết bị đeo cĩ kích thước nhỏ và được bọc trong vỏ màu đen để khơng làm ảnh hưởng nhiều tới hoạt động hàng ngày và khơng gây mất tập trung đối với các đối tượng. Một camera kỹ thuật số được đặt ở gĩc trần của căn phịng để ghi lại tồn bộ hoạt động được thực hiện bởi các đối tượng tham gia. Trước khi thực hiện ngã và hoạt động khác, để tạo tín hiệu đặc biệt cho việc đồng bộ hĩa giữa cảm biến và camera các đối tượng tham gia thử nghiệm được yêu cầu xoay nhanh một vịng. Sau đĩ các đối tượng thực hiện 8 loại ngã bao gồm: ngã về phía trước, ngã về phía sau, ngã về bên phải, ngã về bên trái, ngã khi lên cầu thang, ngã khi xuống cầu thang, ngã khi đi bộ, ngã từ từ và 8 hoạt động giống như ngã bao gồm: ngồi, ngồi sau đĩ nằm, nằm từ từ, nhảy, đá, đi lên cầu thang, đi xuống cầu thang và các hoạt động khơng xác định trong đĩ hoạt động khơng xác định là hoạt động tùy ý mà khơng phải là một trong các hoạt động trong danh sách trên.

Ứng dụng ghi nhật ký các cảm biến được học viên phát triển để thu thập dữ liệu cảm biến từ thiết bị cĩ thể đeo. Trước khi thực hiện một hoạt động, các đối tượng tham gia thử nghiệm được cung cấp một danh sách các loại ngã và các hoạt động được định nghĩa, sau đĩ chúng học viên thực hiện ví dụ về các hoạt động cho các đối tượng xem. Mỗi hoạt động ngã và các hoạt động khác được thực hiện liên tục 5 lần, mẫu cảm biến cùng với thời gian được ghi vào tệp nhật ký chứa các hoạt động.

Hình 3. 1: Thiết bị đeo được gắn cho các đối tượng tham gia thử nghiệm

Dữ liệu thu thập sau đĩ được gán nhãn bởi ba sinh viên tại Học viện Cơng nghệ Bưu chính Viễn thơng bằng cách sử dụng cơng cụ gán nhãn ELAN [31] vì ELAN cĩ thể cung cấp các định nghĩa nhãn đa cấp. Các hoạt động được phân loại thành hai nhĩm là: ngã và khơng phải ngã được mơ tả trong bảng 3.1 dưới đây.

Bảng 3. 1: Các hoạt động ngã và khơng phải ngã

Mức độ cao

(High - level)

Ngã(Fall) Khơng phải ngã(Non – Fall)

Mức độ thấp (Low - level) - Ngã về phía trước - Ngã về phía sau - Ngã về bên phải - Ngã về bên trái

- Ngã khi lên cầu thang - Ngã khi xuống cầu thang - Ngã trong khi đi bộ - Ngã từ từ - Ngồi - Ngồi sau đĩ nằm - Nằm từ từ - Nhảy - Đá

- Đi lên cầu thang - Đi xuống cầu thang - Các hoạt động khác

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) phát hiện người ngã sử dụng đặc trưng kết hợp từ nhiều nguồn cảm biến (Trang 42 - 43)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(52 trang)