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Enregistrement W2755586331 · doi:10.1109/embc.2017.8037326

A Gaussian process regression model for walking speed estimation using a head-worn IMU

2017· article· en· W2755586331 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInertial measurement unitComputer sciencePreferred walking speedGlobal Positioning SystemKrigingSimulationAccelerometerTime domainAccelerationWearable computerArtificial intelligenceComputer visionPhysical medicine and rehabilitationMedicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Miniature inertial sensors mainly worn on waist, ankle and wrist have been widely used to measure walking speed of the individuals for lifestyle and/or health monitoring. Recent emergence of head-worn inertial sensors in the form of a smart eyewear (e.g. Recon Jet) or a smart ear-worn device (e.g. Sensixa e-AR) provides an opportunity to use these sensors for estimation of walking speed in real-world environment. This work studies the feasibility of using a head-worn inertial sensor for estimation of walking speed. A combination of time-domain and frequency-domain features of tri-axial acceleration norm signal were used in a Gaussian process regression model to estimate walking speed. An experimental evaluation was performed on 15 healthy subjects during free walking trials in an indoor environment. The results show that the proposed method can provide accuracies of better than around 10% for various walking speed regimes. Additionally, further evaluation of the model for long (15-minutes) outdoor walking trials reveals high correlation of the estimated walking speed values to the ones obtained from fusion of GPS with inertial sensors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations32
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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