核心概念
本稿では、ウェアラブルセンサーから収集した加速度と気圧のデータを用いて、階段の上り下り、エレベーターの上り下りのアクティビティを高い精度で識別できることを示しています。
要約
ウェアラブルセンサーデータ分析による階段とエレベーターの使用状況の識別
本稿では、新しいデータセットと機械学習モデルを用いて、ユーザーの階段とエレベーターの使用状況をウェアラブルセンサーデータから識別する手法を提案しています。
ユーザーの健康状態やライフスタイルを把握するために、階段とエレベーターの使用状況を正確に追跡する必要性が高まっている。
階段の上り下りは運動になる一方、エレベーターの使用は運動不足につながる可能性があるため、これらの行動を区別することは健康管理の観点から重要である。
20人の参加者から、階段の上り下り、エレベーターの上り下り、その他の行動中の加速度センサーと気圧センサーのデータを収集した。
収集したデータを用いて、ランダムフォレスト分類器を学習させ、階段とエレベーターの使用状況を識別するモデルを構築した。
4秒と8秒の異なる時間窓を用いてデータの前処理を行い、モデルの性能を比較した。