Zaznavanje anomalij v hoji na pametni zapestniciHrastič, Aleksander (Avtor) Meža, Marko (Mentor) padcistrojno učenjemetrike razdaljvgrajeni sistemmerilnik pospeškameritve hojepametna zapestnicadelno nadzorovano strojno učenjePadci so drugi najpogostejši vzrok smrti zaradi nenamernih poškodb, zlasti pri odraslih, starih 60 let in več. Finančni stroški in dejavniki, ki prispevajo k padcem, so visoki. Obstajajo številni preventivni ukrepi, vendar so potrebne bolj prilagojene rešitve. Ta magistrska naloga se osredotoča na razvoj personaliziranega algoritma, ki služi kot dokaz koncepta za razvrščanje posameznikovega vzorca hoje z uporabo merilnika pospeška na pametni zapestnici. Sistem lahko razloči odstopajočo hojo od referenčne hoje. Magistrska naloga vključuje pridobitev nabora podatkov s podatki o signalih iz merilnika pospeška, ki simulirajo hojo starejših posameznikov, razvoj algoritma za delno nadzorovano učenje in implementacijo ter evalvacijo algoritma v vgrajenem sistemu. Ugotovljeno je bilo, da je uporaba metrike Mahalanobisove razdalje najprimernejša metoda za ločevanje odstopajoče in neodstopajoče hoje. Analiza je pokazala, da je algoritem deloval pri 82,35 % vseh oseb v zabeleženi zbirki podatkov. Pri praktičnem preizkusu izvedenega algoritma v vgrajenem sistemu je algoritem deloval z točnostjo 87,5 %, specifičnostjo 75 % in občutljivostjo 100 %. Robustnost algoritma je vprašljiva, zlasti pri velikih spremembah hitrosti hoje ali spremembah gibanja rok. Magistrska naloga je pokazala, da je mogoče razlikovati odstopajočo hojo od neodstopajoče. Vendar so ostali izzivi pri pridobivanju domenskih značilk iz zapestnega merilnika pospeška zaradi šuma, ki ga povzroča gibanje roke. V nadaljnjih raziskavah bi bilo potrebno raziskati metode za izračun domenskih značilk iz senzorja, nameščenega na zapestju in razviti zanesljivejši algoritem za zaznavanje korakov. To tehnologijo bi lahko razširili v sistem, ki bi pri starejših uporabnikih razlikoval med običajno in neobičajno hojo ter v primeru znatnega poslabšanja kakovosti hoje opozoril zdravstveno osebje na povečano tveganje padca.20232023-09-25 13:30:00Magistrsko delo/naloga150908VisID: 62343COBISS_ID: 168067075sl