Aktivitätserkennung mittels Sensordaten eines Smartphones

ISBN-13: 9783668257238 / Niemiecki / Miękka / 2017 / 82 str.

Matthias Rieger

Opis

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,3, Hochschule der Medien Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Der intelligenten Technik am Korper, den sogenannten "Wearables," wie bspw. Fitnessarmbandern oder Smartwatches, wird eine bluhende Zukunft prognostiziert. Sie gelten als einer der groten Techniktrends. Eine der Hauptaufgaben der Fitnessarmbander und Smart Watches ist das Uberwachen korperlicher Aktivitat. Vergessen wird, dass die Mehrheit langst unentwegt ein Messsystem bei sich tragt - das Smartphone. Diese Arbeit zeigt, dass die Aktivitatserkennung mittels Sensordaten eines Smartphones mit hohen Erkennungsraten moglich ist. Hierzu wurde ein Echtzeitaktivitatserkennungssystem entwickelt. Das System berucksichtigt Tragegewohnheiten und legt Wert auf Energieeffizienz. Dadurch wird es dem Anspruch an eine komfortable und praktikable Aktivitatserkennung gerecht. Das Aktivitatserkennungssystem kann problemlos fur Wearables o.A. verwendet werden. Fur die Aktivitaten Sitzen, Stehen, Liegen, Gehen, Laufen, Treppensteigen und Treppen hinuntergehen wurde eine Erkennungsrate von rund 97% erzielt. Zur Realisierung des Aktivitatserkennungssystems wurde eine Zeitreihenanalyse durchgefuhrt. Diese folgt dem Schema des allgemeinen Klassifizierungsprozesses. Der allgemeine Klassifizierungsprozess wurde durch die Auswahl geeigneter Verfahren/Algorithmen aus der Domane Aktivitatserkennung konkretisiert. Diese werden vorgestellt. Fur die Sensoren Gyroskop, Magnetometer und Beschleunigungssensor wurden jeweils individuell Verfahren/Algorithmen ausgewahlt. Hierdurch wurde die Erkennungsrate fur jeden einzelnen Sensor optimiert. Die Kombination der Sensoren wurde untersucht. Schlielich wurde mit dem Beschleunigungssensor die hochste Erkennungsrate erzielt.