Zaznavanje pitja na senzorski zapestnici s pomočjo strojnega učenjaCERGOLJ, VINCENT (Avtor) Pirc, Matija (Mentor) Luštrek, Mitja (Komentor) prepoznavanje dejavnostisenzorska zapestnicazaznavanje pitjastrojno učenjeklasifikacijamikrokrmilnikinercijski senzorjiKljub pomembnosti vzdrževanja ustreznega stanja hidracije človeškega telesa je vnos vode zaradi hitrega tempa življenja ljudi pogosto zanemarjen. Za starejše in ljudi s primanjkljaji na kognitivnem področju je lahko zmanjšan vnos vode še bolj skrb zbujajoč, ne le zaradi škodljivega vpliva dehidracije, ampak tudi zato, ker so mehanizmi za uravnavanje hidracije pri teh osebah običajno manj učinkoviti. Navade, povezane s pitjem, imajo ključno vlogo pri splošnem zdravju. S stalnim spremljanjem vnosa tekočine pridobimo informacije, ki so lahko izredno uporabne pri ukrepanju zoper nezdravih navad pitja in imajo pomembno vlogo pri preprečevanju številnih bolezni. Pričujoča diplomska naloga obravnava razvoj nove metode strojnega učenja za preiskovanje pitja v naravnih okoljih. Glavni namen te naloge je bil razvoj programa za zaznavanje pitja, ki deluje neposredno na mikrokrmilniku s čim manjšo porabo električne energije. Temelji na podatkih iz inercijskih senzorjev, vgrajenih v praktično, neinvazvino zapestno napravo, ki ves dan spremlja gibanje zapestja in samodejno zazna dogodke pitja. Za razvoj robustne metode smo zasnovali poseben postopek zbiranja podatkov, s katerim smo zbrali 135 ur podatkov, od tega 2 uri in 30 minut ustreza aktivnostim pitja. Za potrditev uspešnosti predlagane metode smo opravili obsežno vrednotenje na računalniku in neposredno na zapestnici. Izkazalo se je, da je najboljši model XGBoost z rezultatom natančnosti 94,3 % in priklica 83,5 % pri oknu dolžine 4,92 s in 50 % prekrivanjem. Izvedli smo preizkus v kontroliranem okolju z vnaprej določenimi aktivnostmi pitja in ne-pitja. Dosegli smo rezultat priklica 76,0 %. Nazadnje je nekaj prostovoljcev nosilo zapestnico čez dan v prosto življenjskih pogojih, kjer so bili rezultati natančnosti 74,5 % in priklica 89,9 %. Analiza energetske učinkovitosti je pokazala, da lahko ob zmernem proženju metode pričakujemo avtonomno delovanje zapestnice tudi do 203 dni. Doseženi rezultati kažejo, da je predlagana metoda sposobna zaznati dogodke pitja v scenariju iz vsakdanjega življenja z uporabo podatkov iz inercijskih senzorjev, nošenih na zapestju, in je dovolj robustna, da se obnese na podatkih udeležencev, o katerih ni imela predhodnega znanja.20222022-08-31 08:50:00Diplomsko delo/naloga139132VisID: 61013COBISS_ID: 119875331sl