Human Activity Recognition – Application of the Raspberry PI Minicomputer in a Laboratory Exercise
Languages of publication
PLEN
Abstracts
PL
Artykuł prezentuje wykorzystanie minikomputera Raspberry PI z dołączonymi czujnikami inercyjnymi do rozpoznawania aktywności ruchowych w ramach zajęć laboratoryjnych na kierunku inżynieria biomedyczna.
EN
The paper presents an application of the Raspberry PI minicomputer equipped with inertial sensors in human activity recognition laboratory exercise for students of Biomedical Engineering studies.
Politechnika Śląska, Wydział Inżynierii Biomedycznej, Katedra Informatyki i Aparatury Medycznej, Polska
References
Atallah, L., Lo, B., King, R., Yang, G.Z. (2010). Sensor Placement for Activity Detection Using Wearable Accelerometers. Body Sensor Networks (BSN), 2010 International Conference, 24–29.
Bonomi, A.G., Plasqui, G., Goris, A.H., Westerterp, K.R. (2009). Improving Assessment of Daily Energy Expenditure by Identifying Types of Physical Activity with a Single Accelerometer. Journal of Applied Physiology, 107 (3), 655–661.
Fourty, N., Guiraud, D., Fraisse, P., Perolle, G., Etxeberria, I., Val, T. (2009). Embedded System Used for Classifying Motor Activities of Elderly and Disabled People. Computers & Indus-trial Engineering, 57 (1), 419–432.
Godfrey, A., Conway, R., Meagher, D., ÓLaighin, G. (2008). Direct Measurement of Human Movement by Accelerometry. Medical Engineering & Physics, 30 (10), 1364–1386.
Grupa Robocza UE Sport i Zdrowie (2008). Wytyczne Unii Europejskiej Dotyczące Aktywności Fizycznej: Zalecane działania polityczne wspierające aktywność fizyczną wpływającą pozytywnie na zdrowie.
Taraldsen, K., Chastin, S.F., Riphagen, I.I., Vereijken, B., Helbostad, J.L. (2012). Physical Activity Monitoring by Use of Accelerometer-based Body-worn Sensors in Older Adults: A Systematic Literature Review of Current Knowledge and Applications. Maturitas, 71 (1), 13–19.