Nghiên cứu thuật toán học máy nhận dạng tư thế ngủ và cảnh báo nguy cơ giấc ngủ của con người

Loại tài liệu: Tài liệu số - Đề tài nghiên cứu khoa học / Bộ sưu tập: Điện tử

Tác giả: Nguyễn Thị Thu (c.n.)

Nhà xuất bản: Đại học Công nghiệp Hà Nội

Năm xuất bản: 2026

Tải ứng dụng tại các liên kết sau để xem đầy đủ tài liệu.

Tóm tắt nội dung

Đề tài tập trung nghiên cứu và phát triển mô hình nhận dạng tư thế ngủ bằng các thuật toán học máy nhằm hỗ trợ giám sát sức khỏe và cảnh báo sớm các nguy cơ liên quan đến chất lượng giấc ngủ. Đề tài sử dụng dữ liệu thu thập từ cảm biến gia tốc gắn trên cơ thể của 8 tình nguyện viên để nhận dạng bốn tư thế ngủ gồm nằm ngửa, nằm sấp, nghiêng trái và nghiêng phải. Dữ liệu được tiền xử lý, trích xuất đặc trưng và huấn luyện với nhiều thuật toán học máy như Logistic Regression, SVM, Random Forest và Decision Tree. Kết quả cho thấy mô hình Logistic Regression đạt độ chính xác khoảng 90%, đáp ứng yêu cầu nhận dạng tư thế ngủ và có tiềm năng ứng dụng trong các hệ thống theo dõi sức khỏe thông minh.

Ngôn ngữ:vie
Tác giả:Nguyễn Thị Thu (c.n.)
Người đóng góp:Bồ Quốc Bảo#Trương Thị Bích Liên#Trần Quang Việt#Trần Đức Tân
Thông tin nhan đề:Nghiên cứu thuật toán học máy nhận dạng tư thế ngủ và cảnh báo nguy cơ giấc ngủ của con người
Nhà xuất bản:Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:Đề tài nghiên cứu khoa học / Bộ sưu tập: Điện tử
Mô tả vật lý:75tr.
Năm xuất bản:2026

Sử dụng ứng dụng Libol Bookworm quét QRCode này để mượn và đọc tài liệu)

(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "Libol Bookworm”)

Danh mục
Tài nguyên khác