FSR-Based Smart System for Detection of Wheelchair Sitting Postures Using Machine Learning Algorithms and Techniques
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an intelligent system containing FSR-based posture detection using machine learning algorithms. This paper is aimed at detecting the sitting posture of a wheelchair user. Individuals using wheelchairs are at increased risk of pressure ulcers when they hold an incorrect position for too long because the blood supply desists at some points of their skin due to increased pressure. The main objective of this research is to find a better configuration combined with the best machine learning algorithm for the detection of posture to prevent pressure ulcers. In the proposed monitoring system, two configurations consisting of a <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mn>3</a:mn> <a:mo>×</a:mo> <a:mn>3</a:mn> </a:math> matrix configuration (9 sensors) and a crossconfiguration (5 sensors) of FSR sensors are embedded on a wheelchair seat to get pressure data generated and collected in a real-time processing unit and then compared. The posture recognition is performed for five sitting positions: ideal, backward-leaning, forward-leaning, right-leaning, and left-leaning based on five machine learning algorithms: <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>K</c:mi> </c:math> -nearest neighbors ( <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mi>K</e:mi> </e:math> -NN), logistic regression (LR), decision tree (DT), support vector machines (SVM), and LightGBM. The research study provides a system to detect a real-time pressure sitting posture on a processing unit (laptop) wirelessly using the ESP32 module. Consequently, a posture classification accuracy of up to 95.41% is accomplished using a <g:math xmlns:g="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <g:mn>3</g:mn> <g:mo>×</g:mo> <g:mn>3</g:mn> </g:math> matrix configuration. The proposed system helps prevent pressure ulcers and is valuable in risk assessment related to pressure ulcers. This system describes the relationship between accuracy, different sensor configurations, and performance of the multiple machine learning algorithms.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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