Система аналізу біомедичних сігналів для визначення емоційного стану
Ескіз недоступний
Дата
2018
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Магістерська дисертація: 106 с., 27 табл., 40 рис., 4 додатки, 73 джерел.
В роботі досліджується система контролю стану водія на основі біосигналів людини. Простота побудованої системи дозволяє автономно проводити обчислення на звичайному смартфоні, отже за допомогою такою системи можна попередити велику кількість аварій на дорозі, які трапляються внаслідок засипання чи навіть просто втоми водія.
В роботі розглянута кореляція між сигналом ЕКГ людини та роботою її нервової системи. Був описаний метод спеціальної фільтрації м’язового шуму з ЕКГ За допомогою фільтрації з використанням автоенкодера сигнал ЕКГ можливо отримати з долонь рук водія. Було розглянуто підходи до виділення ознак з ЕКГ людини на основі частотних та часових ознак, отриманих з R-R інтервалів.
В рамках дипломної роботи було спроектовано архітектуру системи для оцінки стану водія за ЕКГ, яка складається з датчика ЕКГ на кермі, мобільного додатку та хмарного сервісу для обчислень. Було розроблену мобільний додаток для фільтрації ЕКГ від м’язового тремору з використання автоекодерів та для автоматизації виділення ознак за даними ЕКГ та подальшого їх застосування для побудови моделі оцінки стану водія.
Проведено дослідження точності моделі бінарної класифікації( активний, засипання) на реальних даних 15 людей в результаті якого встановлено зв’язок між набором ознак отриманих з R-R інтервалів та точністю оцінки стану водія під час керування транспортним засобом.
Опис
Ключові слова
система виявлення сонливості, автоенкодер, біосигнали, серце, машинне навчання, R-R інтервали, електрокардіограма, класифікація, штучна нейронна мережа, driver drowsiness detection, autoencoder, biosignals, heart, machine training, R-R intervals, electrocardiogram, classification, artificial neural network
Бібліографічний опис
Фрідман, Р. Система аналізу біомедичних сігналів для визначення емоційного стану : магістерська дис. : 122 Компьютерні науки та інформаційні технології / Фрідман Рон. – Київ, 2018. – 106 с.