論文の概要: A Wearable Gait Monitoring System for 17 Gait Parameters Based on Computer Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10739v1
• Date: Sat, 16 Nov 2024 08:25:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:32:21.502079
• Title: A Wearable Gait Monitoring System for 17 Gait Parameters Based on Computer Vision
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンに基づく17歩行パラメータのウェアラブル歩行監視システム
• Authors: Jiangang Chen, Yung-Hong Sun, Kristen Pickett, Barbara King, Yu Hen Hu, Hongrui Jiang,
• Abstract要約: このシステムは、片方の靴に取り付けられたステレオカメラを使って、反対側の靴のマーカーを追跡する。 靴のヒールに付着したFSR(Force Sensitive Resistor)と、カスタム設計のアルゴリズムを組み合わせることで、時間的歩行パラメータを測定する。 このシステムは費用対効果が高く、ユーザフレンドリで、実生活の計測に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.318964235548601
• License:
• Abstract: We developed a shoe-mounted gait monitoring system capable of tracking up to 17 gait parameters, including gait length, step time, stride velocity, and others. The system employs a stereo camera mounted on one shoe to track a marker placed on the opposite shoe, enabling the estimation of spatial gait parameters. Additionally, a Force Sensitive Resistor (FSR) affixed to the heel of the shoe, combined with a custom-designed algorithm, is utilized to measure temporal gait parameters. Through testing on multiple participants and comparison with the gait mat, the proposed gait monitoring system exhibited notable performance, with the accuracy of all measured gait parameters exceeding 93.61%. The system also demonstrated a low drift of 4.89% during long-distance walking. A gait identification task conducted on participants using a trained Transformer model achieved 95.7% accuracy on the dataset collected by the proposed system, demonstrating that our hardware has the potential to collect long-sequence gait data suitable for integration with current Large Language Models (LLMs). The system is cost-effective, user-friendly, and well-suited for real-life measurements.
• Abstract（参考訳）: 歩行距離,歩数,歩速度など,最大17の歩行パラメータを追跡できる歩行監視システムを開発した。 このシステムは、片方の靴に取り付けられたステレオカメラを用いて、反対側の靴のマーカーを追跡し、空間歩行パラメータを推定する。 さらに、靴のヒールに付着したFSR(Force Sensitive Resistor)と、カスタム設計のアルゴリズムを組み合わせることで、時間的歩行パラメータを測定する。 複数の参加者のテストと歩行マットとの比較により、提案した歩行監視システムは、測定された歩行パラメータの精度が93.61%を超える顕著な性能を示した。 このシステムは長距離歩行中に4.89%の低ドリフトを示した。 トレーニングしたTransformerモデルを用いて参加者に対して行われた歩行識別タスクは,提案システムによって収集されたデータセットに対して95.7%の精度を実現し,我々のハードウェアは,現在のLarge Language Models (LLMs) との統合に適した長周期歩行データを収集できる可能性を実証した。 このシステムは費用対効果が高く、ユーザフレンドリで、実生活の計測に適している。

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