- Projektbeschreibung
- Wissenschaftlicher Hintergrund
Die objektive Erfassung der körperlichen Aktivität ist für viele Nutzer von großer Bedeutung. Durch Einsatz von Mustererkennungsverfahren ist es möglich, aus Signalen von Sensoren, die am Körper getragen werden, die Ausführungsdauer und Art von Aktivitäten oder die Art und Beschaffenheit von Ruhephasen oder des Schlafs zu bestimmen. DiaTrace ermöglicht eine Aktivitätserkennung durch einfaches Tragen von Smartwatches oder Smartphones.
Neue Algorithmen erlauben es, automatisiert zwischen Schlaf- und Aktivitätsphasen zu unterscheiden oder auch Gehen, Laufen, Springen, Fahrrad- oder Autofahren zu detektieren. Aktuell werden Algorithmen zur Erkennung von Bewusstlosigkeit oder Anomalien im Aktivitätsverhalten erarbeitet. Die objektiv erhobenen Bewegungsinformationen können beispielsweise zur Therapieunterstützung bei der Behandlung von Übergewicht oder Adipositas, zur besseren Einstellung von Diabetespatienten, zur Änderung des Lebensstils oder zur Notfallerkennung eingesetzt werden.
Im beruflichen Umfeld zeigen sich Indikatoren, dass die Analyse der Handgelenksvibrationen Rückschlüsse auf die verwendeten Arbeitsgeräte zulassen, die zukünftig eine Einschätzung der Arbeitsbelastung erlauben.
Viele Sensoren können heute bereits unaufdringlich am Körper getragen werden. Bereits das normale Handy verfügt beispielsweise über einen Beschleunigungssensor, Gyroskop, Magnetfeld-, Luftdruck- , Temperatur-, Näherungssensor, Mikrophon, Kamera, Positionssensor (GPS) oder auch Funk/Bakensensoren (NFC, Bluetooth, WLAN).
Bei körperlicher Aktivität des Nutzers wird auch das Gerät bewegt. Dabei verändern sich die Sensorsignale und liefern Rückschlüsse auf die ausgeführte Aktivität. Hierbei werden die neu erfassten Sensorsignale mit gespeicherten Signalen verglichen, die bei bekannten Aktivitäten aufgezeichnet wurden. Ähneln die neu erfassten Signale den bereits bekannten, kann auf die aktuelle Ausführung einer körperlichen Aktivität zurückgeschlossen werden. Damit dieser Vergleich durchgeführt werden kann, sind die erfassten Sensorsignale zunächst aufzubereiten (Vorverarbeitung) sowie mit Methoden der Mustererkennung zu analysieren.