TU Darmstadt / ULB / TUbiblio

Erkennung von Aufstehsituationen mit multimodaler Sensorik

Pavlov, Alexander :
Erkennung von Aufstehsituationen mit multimodaler Sensorik.
TU Darmstadt
[Masterarbeit], (2015)

Kurzbeschreibung (Abstract)

In dieser Arbeit wurde die Erkennung von sechs ausgewählten Aktivitäten mit dem multimodalen Bettsystem untersucht. Bei der multimodalen Sensorik handelt es sich um eine Kombination aus einem Elektropotentialsensor, einem kapazitiven Sensor, einem Passiv-Infrarot-Sensor und einem 3-Achsen-Beschleunigungssensor. Es wurde ein prototypisches System im Multimedia Appliances Lab am Fraunhofer IGD aufgebaut. Anschließend wurden Aufzeichnungen mit zehn Personen durchgeführt und die Trainings- und Testdaten für den Machine-Learning-Algorithmus gesammelt. Aus den aufgenommen Daten wurden die Merkmale im Zeitbereich, im Zeit-Frequenzbereich und im Frequenzbereich extrahiert. Die beste Klassifikationsgenauigkeit des entwickelten Systems, abgeschätzt mit dem F-Maß, berechnet sich zu 0,999 und wurde bei der Aktivität „Epilepsie“ beobachtet. Das über alle Aktivitäten gemittelte F-Maß ist zufriedenstellend und erreicht einen Wert von 0,870.

Typ des Eintrags: Masterarbeit
Erschienen: 2015
Autor(en): Pavlov, Alexander
Titel: Erkennung von Aufstehsituationen mit multimodaler Sensorik
Sprache: Deutsch
Kurzbeschreibung (Abstract):

In dieser Arbeit wurde die Erkennung von sechs ausgewählten Aktivitäten mit dem multimodalen Bettsystem untersucht. Bei der multimodalen Sensorik handelt es sich um eine Kombination aus einem Elektropotentialsensor, einem kapazitiven Sensor, einem Passiv-Infrarot-Sensor und einem 3-Achsen-Beschleunigungssensor. Es wurde ein prototypisches System im Multimedia Appliances Lab am Fraunhofer IGD aufgebaut. Anschließend wurden Aufzeichnungen mit zehn Personen durchgeführt und die Trainings- und Testdaten für den Machine-Learning-Algorithmus gesammelt. Aus den aufgenommen Daten wurden die Merkmale im Zeitbereich, im Zeit-Frequenzbereich und im Frequenzbereich extrahiert. Die beste Klassifikationsgenauigkeit des entwickelten Systems, abgeschätzt mit dem F-Maß, berechnet sich zu 0,999 und wurde bei der Aktivität „Epilepsie“ beobachtet. Das über alle Aktivitäten gemittelte F-Maß ist zufriedenstellend und erreicht einen Wert von 0,870.

Fachbereich(e)/-gebiet(e): 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Elektromechanische Konstruktionen
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Elektromechanische Konstruktionen > Mess- und Sensortechnik
Hinterlegungsdatum: 24 Apr 2017 15:09
Gutachter / Prüfer: Kupnik, Prof. Mario
Export:

Optionen (nur für Redakteure)

Eintrag anzeigen Eintrag anzeigen