Xây dựng hệ thống nhận dạng hành động sử dụng cảm biến gia tốc và các phương pháp học máy trên vi điều khiển hiệu năng thấp

Building Human Activity Recognition System using Accelerometers and Machine Learning Methods on LowPerformance Microcontrollers

  • Tô Hiệu Đào
  • Ngô Văn Công
  • Nguyễn Quang Huy
  • Đức Nghĩa Trần
  • Đức Tân Trần
Keywords: Phân loại, hành động, học máy, Web Server, cảm biến gia tốc, ứng dụng, thu thập dữ liệu

Abstract

Hệ thống ghi nhận hoạt động của con người sử dụng cảm biến giúp hỗ trợ đánh giá tình trạng sức khỏe. Yêu
cầu đặt ra là hiệu suất hoạt động cao, giá cả rẻ và hoạt động theo thời gian thực ngay trên các vi điều khiển có hiệu năng thấp. Từ dữ liệu thu thập của các hành động cần trích xuất tính chất đặc trưng điển hình. Những đặc trưng này được huấn luyện để phân loại hành động. Một thiết bị gắn trên eo người được lập trình kết nối hệ thống thông qua WiFi và cho phép phân loại hành động người theo thời gian thực, đồng thời người dùng có thể giám sát hoạt động và quản lý dữ liệu trên máy tính hoặc điện thoại thông minh.

Author Biography

Tô Hiệu Đào
ĐÀO TÔ HIỆU
Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông
Học viện Khoa học và Công nghệ – VAST
Thái Nguyên, Việt Nam
Email: dthieu@ictu.edu.vn

 

References

Pham, Minh, Yehenew Mengistu, Ha Manh Do, and Weihua Sheng. "Cloud-based smart home environment (CoSHE) for home healthcare.", IEEE International Conference on Automation Science and Engineering, pp. 483-488, 2016.

Peetoom, Kirsten KB, et al. "Literature review on monitoring technologies and their outcomes in independently living elderly people.", Disability and Rehabilitation: Assistive Technology 10.4, 271-294, 2015.

Tan, Tran Duc, and Nguyen Van Tinh. "Reliable fall detection system using an 3-DOF accelerometer and cascade posture recognitions.", Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA), pp. 1-6, 2014.

Van Thanh, Pham, Duc-Tan Tran, Dinh-Chinh Nguyen, Nguyen Duc Anh, Dang Nhu Dinh, S. El-Rabaie, and Kumbesan Sandrasegaran. "Development of a real-time, simple and high-accuracy fall detection system for elderly using 3-DOF accelerometers.", Arabian Journal for Science and Engineering, vol 44, no. 4, pp. 3329-3342, 2019

Stiefmeier, Thomas, Daniel Roggen, Georg Ogris, Paul Lukowicz, and Gerhard Troster. "Wearable activity tracking in car manufacturing.",IEEE Pervasive Computing, vol 8 , no. 2, pp.42-50, 2018.

Taha, Ahmed, Hala H. Zayed, M. E. Khalifa, and El-Sayed M. El-Horbaty. "Human activity recognition for surveillance applications." In Proceedings of the 7th International Conference on Information Technology, pp. 577-586. 2015.

Putra, I. P. E. S., James Brusey, Elena Gaura, and Rein Vesilo. "An event-triggered machine learning approach for accelerometer-based fall detection.", Sensors, vol 18, no. 1, 2018.

Ravi, Nishkam, Nikhil Dandekar, Preetham Mysore, and Michael L. Littman. "Activity recognition from accelerometer data.", Aaai, vol. 5, pp. 1541-1546, 2005.

Bao, Ling, and Stephen S. Intille. "Activity recognition from user-annotated acceleration data.", International conference on pervasive computing, pp. 1-17, 2004.

Min, Ya, Yin Yin Htay, and Khin Khin Oo. "Comparing the performance of machine learning algorithms for human activities recognition using wisdm dataset.", International Journal of Computer (IJC), vol 38, no. 1, pp. 61-72, 2020.

Vavoulas, George, Charikleia Chatzaki, Thodoris Malliotakis, Matthew Pediaditis, and Manolis Tsiknakis. "The mobiact dataset: Recognition of activities of daily living using smartphones.", International Conference on Information and Communication Technologies for Ageing Well and e-Health, vol. 2, pp. 143-151. 2016.

Catal, Cagatay, Selin Tufekci, Elif Pirmit, and Guner Kocabag. "On the use of ensemble of classifiers for

accelerometer-based activity recognition.", Applied Soft Computing, vol 37, pp. 1018-1022, 2015.

Pham, Van Thanh, Duc Anh Nguyen, Nhu Dinh Dang, Hong Hai Pham, Van An Tran, Kumbesan Sandrasegaran, and DucTan Tran. "Highly accurate step counting at various walking states using low-cost inertial measurement unit support indoor positioning system.", Sensors, vol 18, no. 10, 2018.

Kaminski, Bogumi ´ ł, Michał Jakubczyk, and Przemysław Szufel. "A framework for sensitivity analysis of decisiontrees.", Central European journal of operations research, vol 26, no. 1, pp. 135-159, 2018.

Van der Maaten, Laurens, and Geoffrey Hinton. "Visualizing data using t-SNE.", Journal of machine learning research, vol 9, no. 11, 2008.

Wang, Jun, Zhitao He, Guoqiang Zheng, Song Gao, and Kaixuan Zhao. "Development and validation of an ensemble classifier for real-time recognition of cow behavior patterns from accelerometer data and location data.", PloS one, vol 13, no. 9, 2018.

Alcolea, Adrián, and Javier Resano. "FPGA Accelerator for Gradient Boosting Decision Trees.", Electronics, vol 10, no. 3, 2021.

Cortes, Corinna, and Vladimir Vapnik. "Support-vector networks." Machine learning 20, no. 3 (1995): 273-297.

Shiri, Jalal. "Improving the performance of the mass transferbased reference evapotranspiration estimation approaches through a coupled wavelet-random forest methodology.", Journal of Hydrology 561, pp. 737-750, 2018.

Hattori, Kazuo, and Masahito Takahashi. "A new edited knearest neighbor rule in the pattern classification problem.", Pattern Recognition, vol 33, no. 3, pp. 521-528, 2000.

Pham, Van Thanh, Quang Bon Le, Duc Anh Nguyen, Nhu Dinh Dang, Huu Tue Huynh, and Duc Tan Tran. "Multisensor data fusion in a real-time support system for on-duty firefighters.", Sensors, vol 19, no. 21, 2019.

Tan, Tran Duc, L. M. Ha, N. T. Long, N. D. Duc, and N. P. Thuy. "Integration of inertial navigation system and global positioning system: Performance analysis and measurements.", International Conference on Intelligent and Advanced Systems, pp. 1047-1050, 2007.

J. R. Kwapisz, G. M. Weiss, and S. A. Moore, “Activity recognition using cell phone accelerometers,”, ACM SIGKDD Explorations Newsletter, vol. 12, no. 2, pp. 74–82, 2011.

Weiss, Gary Mitchell, and Jeffrey Lockhart. "The impact of personalization on smartphone-based activity recognition.", Workshops at the Twenty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2012.

Varshney, Neeraj, and Brijesh Bakariya. "Deep convolutional neural model for human activities recognition in a sequence of video by combining multiple CNN streams.", Multimedia Tools and Applications, pp. 1-13, 2021.

Dutta, Lachit, and Swapna Bharali. "TinyML Meets IoT: A Comprehensive Survey.", Internet of Things, 2021.

Published
2021-11-26