使用无监督学习创建一种秋季检测模型

无监督学习助力秋季检测模型的构建

来源:Harlie Raethel在Unsplash上的图片

介绍

在我们迅速老龄化的社会中,跌倒风险成为一个日益关注的问题。对于老年人来说,摔倒可能带来严重后果,从痛苦的骨折到住院甚至不幸身亡。此外,对于独居者来说,在摔倒时往往没有人在身边寻求帮助。在这样具有挑战性的情况下,佩戴式摔倒检测器成为一种实用且有潜在救命作用的解决方案。

令人称奇的是,许多智能手机已经配备了一系列旨在测量运动的传感器。这些传感器包括加速度计、陀螺仪和重力传感器。当智能手机佩戴在身上,无论是放在口袋里还是用绳挂在脖子上,都可以有效检测与我们日常活动相关的运动。由于应用程序的可用性,现在可以访问和分析这些智能手机收集的原始传感器数据。

一种特别有前景的从运动传感器输入中检测跌倒的方法是使用聚类算法。这些强大的工具使我们能够区分具有不同特征的信号。例如,跌倒行为在加速度和方向性方面与我们日常行走或静止等常规活动存在不同的模式。通过应用聚类算法,我们可以有效地将跌倒的运动与日常运动的噪声隔离开来,从而增强我们检测和及时应对潜在跌倒的能力。

数据来源

为了收集项目数据,我在智能手机上安装了一个传感器记录器应用程序(iOS版本可在App Store上获得,Android版本可在Play Store上获得),并在行走时开始记录加速度计、重力和陀螺仪传感器的值。然后,在行走一段时间后,我以一种快速的方式突然跪下来模拟跌倒的情况。我重复这个模式5次,然后使用传感器记录器应用程序的相关功能将记录的信号导出为.csv文件。

以下图表显示了加速度计在三个轴上的原始信号,传感器计数的加速度。水平轴表示自记录开始以来经过的秒数…