Speaker
Description
В докладе рассмотрен разработанный авторами метод определения общей̆ координации движения и состояния алкогольного опьянения по данным с виброметрических сенсоров смартфона, расположенного в области верхне-передней части бедра человека (в кармане). Анализ вибросигнала, поступающего с устройства, рассматривается во временной области. В качестве признаков модели машинного обучения рассматривается ряд статистических признаков. Рассматриваются требования к датасетам, достаточные для классификации типов походки человека. Разработанный метод является частью научно-исследовательской работы по разработке комплекса централизованного дистанционного мониторинга основных показателей здоровья сотрудников с использованием технологий искусственного интеллекта. В рамках проведения испытаний данного комплекса демонстрируются результаты работы обученной модели, являющейся ансамблем метода ближайших соседей, рассмотренных на подмножествах множества признаков.
