本研究では、座位姿勢分類モジュールと心拍数測定モジューの2つのモジュールから構成されるスマートチェアシステムを提案している。
座位姿勢分類モジュールでは、10個の圧力センサを柔軟な別置クッションに埋め込み、座面下に配置することで、座位姿勢の微細な変化を捉えることができる。4つの機械学習モデル(ANN、SVM、DT、RF)を適用した結果、99.58%の高い分類精度が得られた。
心拍数測定モジュールでは、反射型光電容積脈波(PPG)法を用いて、スマートウォッチ型のデバイスで心拍数を測定する。商用デバイスDFRobotとの比較では、相関係数0.965と高い一致性が確認された。
このスマートチェアシステムは、座位姿勢と心拍数を同時にリアルタイムで外部デバイス(スマートフォン、ラップトップ)に表示できる。さらに、過去のデータを分析・統計処理することで、ユーザーの座位行動と心拍数の関係を把握し、健康的な座位習慣の改善に役立てることができる。
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by Nguyen Thi M... pada arxiv.org 10-03-2024
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