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以慣性感測器為基礎的活動辨識機制應用於環境輔助生活之研究

輔具研究項目內容
資料來源 全國博碩士論文資訊網
原著作者 劉凱鈞 (指導教授:詹家泰)
研究單位 國立陽明大學 醫學工程研究所
整理作者 劉凱鈞

成果內容

  由於高齡化的衝擊和人口老化所帶來的壓力,老人的生活和健康照顧相關議題已成為目前急待解決之重要課題。隨著資訊及通訊科技日益發展,環境輔助生活科技被提出協助老人獨立生活及改善生活品質,其中的活動辨識技術被視為環境輔助生活科技的核心功能;此技術透過各式感測器進行日常活動監測,並根據各式不同環境輔助生活之應用與需求,提供個人化活動與健康狀況。本研究將使用慣性感測器為基礎,提出可信賴活動辨識機制,以協助開發環境輔助生活之應用,監測的活動目標主要包含家事活動和喝水活動。

  此研究提出兩套系統針對不同細緻度的家事活動進行判斷;首先,開發以明顯轉換特徵為基礎的清潔動作切割演算法,此方法使用事件偵測和轉換區域搜尋等方法找出可能的動作轉換區間,再透過機器學習模組進行轉換區間的判斷以切割清潔動作,本系統將能提供清潔動作表現的次數及每次動作持續的時間等細緻的家事活動信息。由於在日常生活的家事活動是由不同的家事事項組成,本研究開發另一套具有清潔活動轉換感知的家事活動監測系統,以從連續的訊號中判斷從事的清潔活動種類、相同種類轉換和不同種類之間的轉換。其主要使用階層式設計、語意動作模型化和機器學習模型做為系統開發之核心技術。兩套系統分別達到 96.41% F分數和81.63%準確度。

  為協助臨床進行個人化的日常喝水習慣監測及評估,本研究開發以3D列印技術為基礎的智慧型水杯,嵌入單顆慣性感測元件於杯中,進行喝水活動的事件及持續時間判斷與偵測。數位化列印科技使開發者能將不同微型化的電子設備及感測器嵌入於杯子之中,並針對個人化需求進行設計及開發。在使用事件和幀數為基礎的系統表現評估方法下,本研究所開發之喝水動作判斷演算法能分別達到89.92%和85.88% F分數。