Ученые ВлГУ нашли способ сделать умные часы более устойчивыми к разным помехам. Движения будут посчитаны верно – на пользу здоровью

Проект Муромского института ВлГУ победил в престижном конкурсе Российского научного фонда. Тема проекта: разработка методов повышения робастности биометрических образов движений на основе комбинации рекуррентных, сверточных и графовых нейронных сетей при работе с зашумленными и разреженными данными носимых устройств.

Научная группа под руководством завкафедрой управления и контроля в технических системах профессора Николая Дорофеева предложила способ улучшить работу разных носимых устройств.

Мы можем использовать фитнес-браслеты, умные часы и смартфоны для непрерывного наблюдения за своей двигательной активностью. Это помогает скорректировать тренировку, чтобы все было на пользу нашему организму.

Но при длительном использовании данные акселерометра умного гаджета могут искажаться. Влияют два негативных фактора: зашумленность (аппаратные артефакты, дрейф нуля) и пропуски отсчётов до 30% (причина – разряд батареи, снятие устройства или потеря связи). Имеющиеся подходы не справляются с одновременным действием шумов и пропусков.

Команда Николая Дорофеева предложила решение: использовать для повышения устойчивости и корректности данных комбинацию сразу трех видов нейросетей (RNN+CNN+графовые сети). Гибридная архитектура сделает классификацию движений и построение биометрического образа более точными.Кроме того, нейросети позволят дообучать модели. 

Оценка отклонений будет адаптивной, а умные гаджеты лучше подстроятся под особенности конкретного пользователя.Новый подход может стать основой персонализированной профилактической медицине.