Kurz zu mir: Ich bin SW-Entwickler mit einem Hardwarebackground (Elektroniker) und mit einem Hang zur Mathematik und Theorie. Ich bin kürzlich bei ST unter https://www.st.com/content/st_com/en/products/embedded-software/mcus-embedded-software/stm32-embedded-software/stm32cube-expansion-packages/x-cube-mems1.html auf das Thema Bewegungs-Klassifizierung aufgrund von Sensordaten gestossen. ST stellt Bibliotheken zur Verfügung, mit denen u.a. festgestellt werden kann, ob jemand: Still steht oder geht, Gewichte hebt oder Liegestützen macht, sitzt, steht oder liegt, sich im Schlaf bewegt, usw. Die Dokumente von STM erklären allerdings nicht, wie das funktioniert. Die Libraries sind auch nicht im Quellcode verfügbar. Man kann nur erkennen bzw. schlussfolgern, dass dazu die Daten von Beschleunigungssensoren (translatorisch und rotatorisch), sowie einige Hilfssensoren wie Luftdruck etc. verwendet werden. Ein Bild in einem Dokument deutet darauf hin, dass auch Frequenzspektren dieser Daten eine Rolle spielen. Ich würde mich gerne näher über das Thema informieren um zunächst einen Überblick über das Thema und die verwendeten Methoden zu bekommen um am Ende einige dieser Auswertungen selbst programmieren zu können. Erstes Ziel, wäre die Erkennung und Klassifizierung von Bewegungen und deren Intensität während des Schlafes. Mein erstes Problem ist nun, dass ich offensichtlich nicht die richtigen Stichworte und Synonyme kenne. Ich habe zunächst nach "Motion Mode" in Verbindung mit "Classification", "Algorithm" u.ä. gesucht, werde aber kaum fündig. (Ein Dokument habe ich dabei gefunden: https://www.researchgate.net/publication/235102065_Motion_Mode_Recognition_and_Step_Detection_Algorithms_for_Mobile_Phone_Users). Stosse aber sonst immerzu Verfahren die auf Bilddaten beruhen - oder auf "Mode" im Sinne von "modischer Kleidung". :-) Kann mir bitte jemand andere Stichworte und Synonyme, sowohl auf Englisch als auch Deutsch nennen, damit ich damit selbst weiter suchen kann? Was ich gerne lesen würde, wäre: 1. Theoretische Grundlagen - in zwei Varianten: Einmal für Dummies (für den Überblick, als Bettlektüre) und einmal die Hardcore-Variante (für nächtliche Koffein-Orgien). 2. Praktische Implementierungen von einfachen Beispiel-Anwendungen dieser Verfahren mit Erklärungen (also eher praxisbezogen als theoretisch). Dazu hätte ich auch gerne Links auf Bücher, Texte, Blogs etc. zum selber lernen, falls Ihr zufällig welche kennt. (Die MIT-Courseware bin ich schon mal durchgegangen und finde auch Kurse etwa zu Kalman-Filter, statistische Klassifizierer usw., also zu einzelnen Teilmethoden, aber, da ich keinen Überblick habe, mag es ja noch andere Methoden geben und ich finde auch nichts zur konkreten Anwendung in der Bewegungsklassifikation). Nochmal in Kürze, um was ich Euch bitten möchte: - Stichworte, Suchworte zum Thema - Links auf Dummie-Einführungen mit Überblick und kurzer Erklärung der Methoden und Anwendungen - Links auf tiefer gehende online-Texte zum Thema - Links auf Implementierungen mit Erklärungen Ich hoffe Ihr könnte mir da weiterhelfen. Ich wäre Euch dankbar. Gruß und einen schönen Abend noch.
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