Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
2014 Gesture-Assis-Disabled and Elderly - Coggle Diagram
2014
Gesture-Assis-Disabled and Elderly
Eye Movement Based Electronic Wheel Chair For Physically Challenged Persons
วีลแชร์ไฟฟ้าที่ใช้การเคลื่อนไหวของดวงตาควบคุมสำหรับ
ผู้ไร้ความสามารถทางร่างกาย
ในบทความนี้
เราใช้ระบบติดตามดวงตาแบบออปติคัลเพื่อควบคุมเก้าอี้ล้อเลื่อน
--การเคลื่อนไหวของดวงตาของผู้ใช้จะถูกแปลเป็นตำแหน่งหน้าจอโดยใช้ระบบติดตามดวงตาแบบออปติคอล เมื่อผู้ใช้มองในมุมที่เหมาะสมระบบอินพุตคอมพิวเตอร์จะส่งคำสั่งไปยังซอฟต์แวร์ตามมุมการหมุนของรูม่านตากล่าวคือเมื่อผู้ใช้เลื่อนลูกตาขึ้น (เลื่อนไปข้างหน้า) ซ้าย (เลื่อนไปทางซ้าย) ขวา (เลื่อนไปทางขวา) ในกรณีอื่น ๆ ทั้งหมดเก้าอี้ล้อจะหยุด
--เมื่อภาพได้รับการประมวลผลแล้วจะย้ายไปยังส่วนที่สองไมโครโปรเซสเซอร์ของเรา
--ไมโครโปรเซสเซอร์จะรับเอาต์พุต USB จากแล็ปท็อปและแปลงสัญญาณเป็นสัญญาณที่จะส่งไปยังล้อรถเข็นเพื่อให้เคลื่อนที่
Automatic Wheelchair using Gesture Recognition Along with Room Automation
วีลแชร์อัตโนมัติโดยการใช้การรู้จำท่าทางร่วมกับห้องอัตโนมัติ
จุดมุ่งหมายของงานนี้คือการใช้การควบคุมทิศทางของเก้าอี้ล้อเลื่อนด้วยการปรับโครงสร้างท่าทางมือ
--บทความนี้เสนอแนวทางบูรณาการใน
การตรวจจับการติดตามและการจดจำทิศทางของมือ
แบบเรียลไทม์ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อใช้เป็นอินเทอร์เฟซการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับหุ่นยนต์สำหรับวีลแชร์อัจฉริยะ
--บทความนี้แสดงให้เห็นว่า
เครื่องวัดความเร่งสามารถใช้ในการแปลท่าทางสัมผัสของนิ้วและมือเป็นสัญญาณที่ตีความด้วยคอมพิวเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
--สำหรับการจดจำท่าทางข้อมูลมาตรความเร่งจะได้รับการปรับเทียบและกรอง
3D hand gesture tracking and recognition for controlling an intelligent wheelchair
การรู้จำและการติดตาม
ท่าทางของมือแบบบ 3 มิติ
สำหรับการควบคุมวีลแชร์อัจฉริยะ
บทความนี้นำเสนอวิธีการจดจำ
ท่าทางมือ 3 มิติแบบใหม่
สำหรับการควบคุมรถเข็นอัจฉริยะโดยพิจารณา
จากข้อมูลทั้งสีและความลึก
--ข้อมูลความลึกของภาพของฝ่ามือมนุษย์ได้มาจากเซ็นเซอร์การมองเห็น 3D Kinect จากนั้นจะได้รับตำแหน่งผ่านโมดูลการวิเคราะห์มือใน OpenNI
--ฟังก์ชัน Centroid Distance ที่ได้รับการปรับปรุงจะใช้เพื่อดึงคุณสมบัติการเคลื่อนที่ของมือแบบ 3 มิติในขณะที่โมเดล Markov (HMM) ที่ซ่อนอยู่จะถูกนำไปใช้ในการฝึกตัวอย่างและจดจำวิถีท่าทางของมือ
--สุดท้ายผลลัพธ์การรับรู้จะถูกแปลงเป็นคำสั่งควบคุมผ่านเครือข่ายเฉพาะกิจและส่งไปยังวีลแชร์อัจฉริยะเพื่อควบคุมการเคลื่อนไหว
A Real-Time Fall Detection System in Elderly Care Using Mobile Robot and Kinect Sensor
ระบบตรวจจับการหกล้มแบบเวลาจริงในการดูแลผู้สูงอายุโดยการใช้หุ่นยนต์เคลื่อนที่และเซนเซอร์ Kinect
การหกล้มและผลที่ตามมาถือเป็นความเสี่ยงที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้สูงอายุที่อยู่คนเดียวซึ่งจำเป็นต้องได้รับความช่วยเหลือทันที
--ในงานนี้เซ็นเซอร์ Kinect ใช้เพื่อแนะนำระบบหุ่นยนต์เคลื่อนที่เพื่อติดตามบุคคลและตรวจจับเมื่อบุคคลเป้าหมายตกลงไป
--นอกจากนี้หุ่นยนต์เคลื่อนที่ยังมาพร้อมกับโทรศัพท์มือถือที่ใช้ในการส่งข้อความ SMS แจ้งเตือนและโทรฉุกเฉินเมื่อการหกล้มถูกตรวจจับได้
Hand Gesture Recognition and Interface via a Depth Imaging Sensor for Smart Home Appliances
การเชื่อมต่อและการรู้จำท่าทางมือผ่านเซนเซอร์รูปภาพเชิงลึกสำหรับเครื่องใช้ภายในบ้านอัจฉริยะ
บทความนี้นำเสนอ
ระบบอินเทอร์เฟซท่าทางมือแบบใหม่
ผ่านเซ็นเซอร์ภาพความลึก
สำหรับการควบคุมเครื่องใช้ไฟฟ้าในสภาพแวดล้อมบ้านอัจฉริยะ
--ในการควบคุมเครื่องใช้ด้วยท่าทางมือเราจะจดจำชิ้นส่วนของมือในรูปเงาดำของมือในเชิงลึกและสร้างคำสั่งควบคุม
--ในวิธีการของเราก่อนอื่น
เราจะสร้างฐานข้อมูล (DB) ของภาพเงาเชิงลึกของมือ
สังเคราะห์และแผนที่ที่มีป้ายกำกับชิ้นส่วนมือที่สอดคล้องกันจากนั้นฝึกลักษณนามฟอเรสต์ (RF) แบบสุ่มด้วย DB
--ผ่าน RF ที่ได้รับการฝึกฝนเราจดจำชิ้นส่วนมือในรูปเงาดำเชิงลึก
--จากนั้นตามข้อมูลของชิ้นส่วนมือที่รู้จักในที่สุดคำสั่งควบคุมจะถูกสร้างขึ้นตามอินเทอร์เฟซการควบคุมที่ใช้งานของเรา
Autonomous Multiple Gesture Recognition System for Disabled People
ระบบรู้จำท่าทางที่หลักหลายแบบอัตโนมัติสำหรับคนพิการ
เอกสารนี้นำเสนอ
ระบบการจำท่าทางหลายท่าทางอัจฉริยะที่ผู้พิการ
สามารถใช้
เพื่อสื่อสารกับเครื่องจักรได้อย่างง่ายดาย
ส่งผลให้การทำงานในแต่ละวันง่ายขึ้น
--ระบบใช้การประมาณท่าทางสำหรับ 10 สัญญาณที่
ผู้พิการทางการได้ยินใช้ในการสื่อสาร
--ท่าทางจะถูกแยกออกจากภาพเงาโดยใช้ประวัติการเคลื่อนไหวตามกำหนดเวลา (tMHI) ตามด้วยการจดจำท่าทางด้วย Hu-Moments
--สัญญาณที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวรับรู้ได้ด้วยความช่วยเหลือของการไหลของแสง
--ตามท่าทางที่รู้จักคำสั่งเฉพาะจะถูกส่งไปยังหุ่นยนต์ที่เชื่อมต่อกับระบบซึ่งส่งผลให้หุ่นยนต์มีการกระทำ / การเคลื่อนไหวที่เหมาะสม
--ระบบนี้มีลักษณะเฉพาะเนื่องจากสามารถทำหน้าที่เป็นอุปกรณ์ช่วยเหลือและสามารถสื่อสารในพื้นที่และในพื้นที่กว้างเพื่อช่วยเหลือผู้พิการ
Non-Invasive Monitoring of People with Disabilities via Motion Detection
การตรวจสอบผู้พิการโดยไม่ให้เกิดการบาดเจ็บผ่านการตรวจจับการเคลื่อนไหว
งานวิจัยนี้ได้พัฒนาต้นแบบเพื่อรับรู้กิจกรรมของผู้คนที่มีปฏิสัมพันธ์ทางสังคมและความบกพร่องทางการสื่อสารโดยใช้อุปกรณ์อินพุตตรวจจับการเคลื่อนไหวอินฟราเรดเกรดเชิงพาณิชย์สองเครื่อง
Facilitating Gesture-based Actions for a Smart Home Concept
การอำนวยความสะดวกในการทำกิจกรรมโดยใช้ท่าทางสำหรับแนวคิดบ้านอัจฉริยะ
ในงานนี้เราได้กล่าวถึง
ปัญหาของการใช้อินเทอร์เฟซเชิงกลที่ซับซ้อน
แม้ว่าสมาร์ทโฟนจะใช้อินเทอร์เฟซแบบดิจิทัลที่ ใช้งานง่าย แพร่หลาย ต้นทุนต่ำ และเป็นหนึ่งเดียว
--สิ่งนี้ทำได้โดยการตั้งโปรแกรมระดับแอปพลิเคชันของสมาร์ทโฟนเพื่อ
จดจำสัญญาณมือซึ่งอาจช่วยให้ผู้ใช้ที่จำกัด การเคลื่อนไหวและผู้สูงอายุสามารถติดต่อกับเครื่องใช้ในครัวเรือน
ได้จากระยะไกล
--นอกจากนี้เรายังอนุญาตการเข้าถึงระยะไกลสำหรับการใช้งานเครื่องใช้เหล่านี้เพื่อความยืดหยุ่นและการควบคุม
--เราพิสูจน์แนวคิดนี้โดยการฝึกอบรมเกี่ยวกับตัวอย่างภาพสัญญาณมือและรายงานการรับรู้ที่ถูกต้องกว่า 88% และทดสอบความเป็นไปได้ของแนวคิดภายใต้การใช้งานอย่างต่อเนื่องโดยสังเกตการใช้พลังงานตามปกติสำหรับการใช้งานสูงสุด 90 นาที
Using hand gestures to control mobile spoken dialogue systems
การใช้ท่าทางของมือเพื่อควบคุมระบบการพูดคุยผ่านโทรศัพท์มือถือ
ในบทความนี้มีการเสนอท่าทางสัมผัสที่กระชับและมีความหมายโดยสังหรณ์ใจหกประการที่สามารถใช้เพื่อทริกเกอร์คำสั่งใน SDS ใด ๆ
--การใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกันทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการจำแนกรูปแบบท่าทางน้อยกว่า 5% และชุดท่าทางสัมผัสที่เสนอจะเปรียบเทียบกับที่เสนอโดยผู้ใช้
--การตรวจสอบความสามารถในการยอมรับทางสังคมของรูปแบบการโต้ตอบที่เฉพาะเจาะจงพบว่ามีการยอมรับในระดับสูงสำหรับการใช้งานสาธารณะ
--มีการทดลองเปรียบเทียบการเปิดใช้งานปุ่มและอินเทอร์เฟซที่เปิดใช้งานด้วยท่าทางซึ่งแสดงให้เห็นว่าส่วนหลังนี้ใช้ความพยายามทางจิตใจและร่างกายเพิ่มเติมเล็กน้อย
--สุดท้ายผลลัพธ์จะได้รับหลังจากคัดเลือกตัวผู้ที่มีอาการอัมพาตสมองกระตุกผู้ใช้หญิงตาบอดและหญิงสูงอายุ
A Home Mobile Healthcare System for Wheelchair Users
ระบบดูแลสุขภาพผ่านโทรศัพท์มือถือที่บ้านสำหรับผู้ใช้งานวีลแชร์
ด้วยการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี Internet of Things (IoT) มากขึ้นเรื่อย ๆ คุณภาพชีวิตของผู้อยู่อาศัยจึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุดอย่างหนึ่งในเมืองอัจฉริยะ
--โดยเฉพาะอย่างยิ่งการติดตามดูแลสุขภาพที่บ้านสำหรับผู้พิการและ / หรือผู้สูงอายุได้กลายเป็นจุดสนใจของงานวิจัยและการพัฒนาล่าสุด
--ระบบการดูแลสุขภาพที่บ้านที่มีอยู่มีข้อบกพร่องเช่นฟังก์ชันที่เรียบง่ายและมีน้อยการโต้ตอบที่ไม่ดีและการเคลื่อนไหวที่ไม่ดี
--บทความนี้นำเสนอ
ระบบการดูแลสุขภาพเคลื่อนที่ที่บ้าน (mHealth) สำหรับผู้ใช้วีลแชร์โดยอาศัยเทคโนโลยี IoT
ที่เกิดขึ้นใหม่
--บทความนี้
มุ่งเน้นไปที่สถาปัตยกรรมระบบที่นำเสนอและการออกแบบเครือข่ายเซ็นเซอร์ร่างกายไร้สาย (WBSN)
--โหนดของ WBSN ประกอบด้วยอัตราการเต้นของหัวใจแบบไร้สายและเซ็นเซอร์ ECG เบาะตรวจจับแรงกดแบบไร้สายโหนดตรวจจับสภาพแวดล้อมภายในบ้านและแอคชูเอเตอร์ควบคุม
--การติดตั้งระบบต้นแบบแสดงให้เห็นว่าระบบตรวจจับที่มีคนเป็นศูนย์กลางที่นำเสนอนั้นมีประสิทธิภาพในการตรวจสอบกิจกรรมของมนุษย์และในการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมที่มีชีวิต