+7 499 135-41-63 (ВЦ РАН)
   info@forecsys.ru
      или посмотреть карту сайта
20 октября 2017
Состоялась научная конференция «Математические методы распознавания образов 18»

 

11 сентября 2017
«Форексис» приглашает студентов старших курсов и аспирантов пройти стажировку в московском офисе компании

 

31 августа 2017
Специалисты компании «Форексис» завершили расчет экономических показателей по каждому из трех рынков Московской Биржи

 

29 августа 2017
Завершился первый этап совместного проекта «Форексис» и IBS по развитию прикладного ПО государственной автоматизированной информационной системы ГАС «Управление»

 

23 августа 2017
Завершилась совместная работа компании «Форексис» и специалистов из Высшей школы информатики и прикладной математики Политехнического института г. Гренобля (Франция).

 

27 июля 2017
Подведены итоги совместного проекта компаний «Форексис» и «SOLUT» по разработке прототипа системы распознавания вида деятельности сотрудника строительной компании

 

21 июля 2017
Стартовал совместный проект «Форексис» и IBS по модернизации государственной автоматизированной информационной системы «Управление»

 

19 июля 2017
Компания «Форексис» запустила проект разработки подсистемы управления данными в оперативной памяти (In Memory) для Системы мониторинга и анализа финансовых рынков «САФРАН 4.0»

 

18 июля 2017
Специалисты компании «Форексис» завершили исследовательский проект по прогнозированию влияния новостного потока на изменение цен инструментов

 

10 июля 2017
«Форексис» проводит расчет экономических показателей по фондовому, валютному и срочному рынкам Московской Биржи

 

Новости

Завершилась совместная работа компании «Форексис» и специалистов из Высшей школы информатики и прикладной математики Политехнического института г. Гренобля (Франция).

Целью проекта являлась разработка распознавания модели двигательной активности рабочего чего на стройке в ходе производственной деятельности (установки каркаса). Двигательная активность рабочего представляется набором элементарных действий: сверление, забивание дюбеля, хождение и др.

Анализируемые данные представляют собой временные ряды, полученные с закрепленных на руках и ногах рабочих акселерометров с частотой 50 Гц на протяжении двух часов. Элементарным действием на временном ряде акселерометра является квазипериодический сегмент, состоящий из коротких повторяющихся действий. Например, забивание дюбеля состоит из однотипных действий движения рукой, хождение – из однотипных шагов. Основной задачей являлось выделение из временного ряда подобных квазипериодических сегментов.

Для решения этой задачи был предложен подход на основе анализа базового шаблона действия, состоящий из следующих этапов. 1. Сегментация временного ряда на элементарные действия (шаги рабочего, движение рукой и пр.). 2. Расчет среднего шаблона действия с использованием метрики выравнивания временных рядов. 3. На основе среднего шаблона были рассчитаны признаки для классификации – параметры модели нелинейной регрессии сводимости участка временного ряда к среднему шаблону. Параметры имеют физический смысл похожести текущего действия на шаблон, амплитуды движения, продолжительности движения.

Для создания модели распознавания действий использовались алгоритмы деревьев принятия решений и случайного леса. В качестве признаков модели были использованы параметры сводимости к среднему шаблону, базовые статистики (среднее, дисперсия, распределение значений сегмента), а также параметры различных моделей прогнозирования: модели авторегрессии и дискретного преобразования Фурье. Были применены методы сокращения данных и рекурсивного удаления атрибутов.

Предложенный подход позволил достичь высокого качества распознавания процесса хождения, в котором действие хождения представлено набором повторяющихся однотипных действия – шагов. Было достигнуто качество распознавания в 80% точности. Помимо распознавания шагов благодаря итоговой модели стало возможным значительно повысить качество распознавания следующих движений: подъем по ступенькам, прыжки, бег, а также неподвижного состояния (стоя, сидя и лежа).

Дата публикации: 23.08.2017

вернуться к другим новостям