Финские учёные научили акселерометр различать виды транспорта

Исследователи из Хельсинкского университета разработали алгоритм, который позволяет с высокой точностью определять по данным акселерометра, встроенного в мобильный телефон или другое устройства, каким образом передвигается его обладатель — пешком, на велосипеде, на автомобиле, на метро или каким-либо другим способом.

 

Fitbit
Fitbit
Это, как ни странно, неожиданно сложная проблема. Несколько лет назад с похожей задачей столкнулись создатели интеллектуального шагомера Fitbit — излюбленного инструмента энтузиастов Quantified Self. Они обнаружили, что алгоритм, отлаженный под регистрацию шагов при одном из методов передвижения (например, медленную ходьбу), даёт катастрофически неверные результаты при другом методе передвижения (например, беге или подъёме по лестнице). Отличие показаний составляло десятки процентов. Отдельную трудность представляла фильтрация помех — колебаний телефона, улавливаемых акселерометром, но не связанных с движениями человека, которые призван улавливать Fitbit. Кроме того, необходимо было учитывать индивидуальные различия: поступь 200-килограммового толстяка существенно отличается от шагов человека, весящего 60 килограммов, а интерпретироваться должна одинаково.

 

Для того, чтобы решить эту задачу, потребовалась долгая и кропотливая работа. Они собрали огромный массив данных о показаниях акселерометра при различных методах передвижения, дополненный другими измерениями. Затем его использовали, чтобы отладить алгоритмы, заложенные в Fitbit, и добиться приемлемой погрешности, не зависящей от того, кто и как использует устройство. «Значительная доля исследований, которые мы вели, заключалась в поиске алгоритмов, которые работали с разумной точностью при множестве различных сценариев использования», — рассказывали разработчики Fitbit в блоге компании.

Цель финских учёных была несколько иной. Они полагают, что показания изобретённого ими алгоритма в сочетании с геолокационными данными окажется крайне полезна для городских служб. Узнав, как именно и где люди передвигаются по городу, они смогут оптимизировать маршруты общественного транспорта, лучше спланировать дорожную сеть и идентифицировать потенциально опасные места. 

 

Профили различных методов передвижения: поезд, автобус, неподвижность, метро, трамвай, автомобиль.
Профили различных методов передвижения: поезд, автобус, неподвижность, метро, трамвай, автомобиль.

 

Алгоритм анализирует сигналы, поступающие с акселероментра, и составляет «профиль движения». Затем он сопоставляет его с другими профилями, которые идентифицировали финские учёные, и выявляет характерные особенности, которые позволяют отнести его к той или иной категории.

Авторы утверждают, что алгоритму свойственно низкое энергопотребление и надёжная работа при продолжительном мониторинге. Кроме того, он тщательно отлажен и способен отличать большое количество методов передвижения, в том числе различные виды общественного транспорта. Последнее — особенно ценно, поскольку большинство работ в этой области принадлежат жителям США и других стран, где развитие общественного транспорта оставляет желать лучшего.








Интересные новости
Вплине на вимірювання часу: танення льодовиків сповільнило обертання ЗемліВплине на вимірювання часу: танення льодовиків сповільнило обертання Землі
Вчені розповіли, чому «зірки-невдахи» часто самотніВчені розповіли, чому «зірки-невдахи» часто самотні
Археологи знайшли в Британії багато прикрашену римську віллу з табличками з прокльонамиАрхеологи знайшли в Британії багато прикрашену римську віллу з табличками з прокльонами
ДНК віком 1500 років допомогла відтворити зовнішність імператора КитаюДНК віком 1500 років допомогла відтворити зовнішність імператора Китаю
Блок рекламы


Похожие новости

Мона Лиза в реке: ИИ научили дорисовывать картины культовых художниковМона Лиза в реке: ИИ научили дорисовывать картины культовых художников
Учёные смогли управлять растением с помощью искусственного нейроинтерфейса — на очереди животные и человекУчёные смогли управлять растением с помощью искусственного нейроинтерфейса — на очереди животные и человек
Дорого, богато: немцы научились выпускать солнечные панели с имитацией мрамораДорого, богато: немцы научились выпускать солнечные панели с имитацией мрамора
Учёные создали метаматериал, который сделает МРТ-сканирование мозга дешевле и быстрееУчёные создали метаматериал, который сделает МРТ-сканирование мозга дешевле и быстрее
Учёные создали энергоэффективные искусственные листья для поглощения углерода из воздухаУчёные создали энергоэффективные искусственные листья для поглощения углерода из воздуха
Китайских промышленных роботов научили «читать» мысли рабочих на конвейере, чтобы помогать имКитайских промышленных роботов научили «читать» мысли рабочих на конвейере, чтобы помогать им
Учёные «закрутили» магнит и наблюдали удивительную структуру магнитного поля
А я милого узнаю по походке: британские учёные предложили новый способ идентификации владельцев смартфонов
Учёные создали технологию, переводящую инфракрасное излучение в видимый диапазон
Немецкие учёные придумали, как сделать 3D-печать с наноразмерной точностью доступной каждому
Последние новости

Подгружаем последние новости