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Activity Recognition in Individuals Walking With Assistive Devices: The Benefits of Device-Specific Models

机译:使用辅助设备行走的个人中的活动识别:特定于设备的模型的好处

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摘要

BackgroundWearable sensors gather data that machine-learning models can convert into an identification of physical activities, a clinically relevant outcome measure. However, when individuals with disabilities upgrade to a new walking assistive device, their gait patterns can change, which could affect the accuracy of activity recognition.
机译:背景技术可穿戴式传感器收集数据,机器学习模型可以将这些数据转换为对身体活动的识别,这是一种临床相关的结果指标。但是,当残疾人升级到新的步行辅助设备时,他们的步态可能会改变,这可能会影响活动识别的准确性。

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