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Radar Doppler de formation avec les données IMU de la montre intelligente pour la reconnaissance d'activité

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Lorsqu’il s’agit d’interpréter automatiquement les données des capteurs, il est utile de disposer d’un grand ensemble de données pour aider à les valider, ainsi que de s’entraîner lorsqu’il s’agit d’apprentissage automatique (ML). La création de cet ensemble de données avec des informations soigneusement étiquetées et catégorisées est un processus long et fastidieux, c’est là que l’idée de traductions inter-domaines entre en jeu, comme dans le cas de l’utilisation de capteurs radar à ondes millimétriques (mmWave) pour reconnaître l’activité, par exemple, du bâtiment. occupants avec le projet IMU2Doppler au Smash Lab de l’Université Carnegie Mellon.

Le type de capteur le plus couramment utilisé lorsqu’il s’agit de classer en particulier le mouvement humain sont les unités de mesure inertielle (IMU) telles que les accéléromètres et les gyroscopes, qui se trouvent dans tout, des smartphones aux montres intelligentes et aux bandes de fitness. Pour ces appareils, il est courant de classer les modèles de mesure comme correspondant à une activité particulière, comme la marche, le jogging ou le brossage des dents. Cela les rend à la fois bien définis et très accessibles.

Quant à la raison pour laquelle un radar Doppler à ondes millimétriques serait préféré pour surveiller, par exemple, les occupants d’un bâtiment, c’est l’aspect de la vie privée par rapport à l’utilisation de caméras, et les inconvénients de équiper les gens d’un IMU porté sur le corps. En utilisant le radar Doppler, il serait théoriquement possible pour les gens de suivre les activités dans leur propre maison, ainsi que dans un cadre médical pour s’assurer que les patients sont en sécurité, ou dans un gymnase pour suivre leurs performances ou l’utilisation de l’équipement. Le tout sans l’utilisation de caméras ou de capteurs personnels. Dans le passé, nous avons vu une approche similaire qui utilisait des faisceaux laser ciblés.

Aussi prometteur que cela puisse paraître, à ce stade, le nombre d’activités qui sont reconnues avec une précision raisonnable (~70%) est limité à dix types. Selon l’application prévue, cela peut déjà être suffisant, même si, comme le note l’article publié, il y a encore beaucoup de place pour la croissance.

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