Fortschritte bei der Erkennung menschlicher Aktivitäten mit Radar-Daten

Das Erkennen menschlicher Aktivitäten ist in vielen Bereichen wichtig, wie zum Beispiel im Gesundheitswesen, in der Seniorenpflege, bei der Sicherheit und wie wir mit Computern interagieren. Mit den richtigen Sensordaten können wir Aktivitäten leise und kontinuierlich verfolgen. Eine vielversprechende Technologie dafür ist der Millimeterwellenradar. Diese Technologie kann durch Materialien sehen, die kein Metall sind, und liefert hochwertige Informationen, ohne nah an der Person zu sein, die beobachtet wird.

Obwohl dieser Radar grossartige Arbeit beim Erkennen von grossen Aktionen wie Gehen oder Sport leistet, hat er Schwierigkeiten mit kleineren Aktionen wie Tippen. Unser neues Dataset möchte dieses Problem angehen, indem es einen üblichen Millimeterwellenradar nutzt, um sowohl grosse als auch kleine menschliche Bewegungen zu verfolgen.

#Was das Dataset bietet

Unser Dataset umfasst Aufnahmen von sieben Personen, die 19 verschiedene Aktivitäten ausführen. Es verwendet eine intelligente Signalverarbeitungsmethode, die sich an die Art der durchgeführten Aktivität anpasst. Das bedeutet, dass der Radar sensibler sein kann, wenn er muss, was eine bessere Erkennung kleiner Bewegungen neben grösseren ermöglicht.

Das Dataset stellt Range-Doppler-Wärmebilder zur Verfügung, die zeigen, wie sich Bewegungen über die Zeit entwickeln, und zwar auf eine leicht verständliche Art. Diese Aufnahmen wurden in einer kontrollierten Umgebung gemacht, in der sowohl Einzelpersonen als auch Gruppen gleichzeitig Aktivitäten durchgeführt haben. Ziel ist es, eine umfassendere Ressource anzubieten, die die Erkennung menschlicher Aktivitäten mit Millimeterwellenradar verbessern kann.

#Menschliche Bewegungen erfassen

Die Idee, Bewegungen unauffällig zu verfolgen, ist spannend. Stell dir eine Technologie vor, die deine kleinen Fingerbewegungen ebenso wie grosse Gesten wie Winken überwacht. Millimeterwellenradar macht das möglich. Im Gegensatz zu traditionellen Technologien wie Kameras oder Tiefensensoren, die mit Lichtverhältnissen oder Privatsphäre kämpfen können, kann Millimeterwellenradar Bewegungen klar sehen, ohne aufdringlich zu sein.

In unserem Dataset konzentrieren wir uns darauf, diesen Radar zu nutzen, um eine Vielzahl von Aktivitäten zu beobachten. Wir erfassen Informationen sowohl über Makro-Bewegungen wie Laufen oder Klatschen als auch über Mikro-Aktivitäten wie Tippen oder Sitzen. Der Radar kann diese Bewegungen messen, während die Privatsphäre gewahrt bleibt, da er nicht auf Kameras angewiesen ist.

Wir haben Indoor-Aktivitäten von fünf Personen aufgenommen, die 19 verschiedene Aktionen durchgeführt haben. Unsere erste Analyse zeigt, dass die richtige Nutzung des Radars die Genauigkeit bei der Erkennung menschlicher Bewegungen erheblich verbessern kann. Indem wir unser Dataset öffentlich machen, möchten wir mehr Innovationen fördern, um Systeme zu schaffen, die Aktivitäten in Echtzeit erkennen, ohne die Privatsphäre anderer zu verletzen.

#Range-Doppler-Wärmebilder

Beim Arbeiten mit Radar ist es entscheidend, zu verstehen, wie es Bewegung erfasst. Die Range-Doppler-Wärmebilder sind Visualisierungen, die zeigen, wo sich eine Person befindet und wie schnell sie sich bewegt. Die linke Seite des Wärmebildes zeigt die Entfernung an, während die untere Geschwindigkeit anzeigt. Zusammen bieten diese Visualisierungen einen detaillierten Blick auf die Bewegung über die Zeit.

Für viele Aktivitäten erfasst unser Dataset eine breite Palette von Aktionen – alles von grossen Bewegungen wie Gehen und Sport bis hin zu kleinen wie Tippen auf einem Laptop oder Essen. Diese Vielfalt an Aktivitäten ist wichtig, um sicherzustellen, dass das Dataset menschliches Verhalten umfassend darstellt.

#Herausforderungen beim Erfassen kleiner Bewegungen

Eine der Schwierigkeiten bei der Nutzung von Millimeterwellenradar zur Erkennung von Mikroaktivitäten ist, dass subtile Bewegungen schwer zu erkennen sein können. Um diese Herausforderung anzugehen, haben wir einen neuen Ansatz eingeführt, der die Sensibilität des Radars je nach Art der Aktivität anpasst. Eine höhere Sensibilität hilft, kleine Bewegungen zu erkennen, während eine niedrigere Sensibilität ideal für grössere Aktionen ist.

Wenn jemand beispielsweise geht oder läuft, können wir weniger empfindliche Einstellungen verwenden, die die Hauptbewegungen klar erfassen. Wenn die Aktivität jedoch das Tippen oder kleine Gesten umfasst, erhöhen wir die Sensibilität, um diese kleinen Veränderungen genauer zu erfassen.

#Wichtige Merkmale des Datasets

Unser Dataset hat mehrere wichtige Merkmale:

• Range-Doppler-Informationen: Es ist speziell dafür ausgelegt, Range-Doppler-Wärmebilder für verschiedene tägliche Aktivitäten zu enthalten. Dies ist ein grosses Update im Vergleich zu früheren Datasets, die nur Punktwolken verwendeten.

• Adaptive Sensibilität: Durch das Anpassen der Sensibilität des Radars, je nachdem, ob die Aktivität gross oder klein ist, können wir die Details der Bewegungen besser erfassen.

• Vielfältige Aktivitäten: Das Dataset umfasst Aktivitäten aus dem täglichen Leben, darunter Makro-Aktivitäten (wie Gehen und Springen) und Mikro-Aktivitäten (wie Tippen und Zähneputzen). So stellen wir sicher, dass wir ein breites Spektrum menschlichen Verhaltens abdecken.

• Echte Situationen: Die Daten wurden in Umgebungen gesammelt, die den Erfahrungen der Menschen zu Hause oder am Arbeitsplatz ähneln. Das macht es relevanter für reale Lebenssituationen.

• Kontrollierte Umgebung: Die Daten wurden in einem ruhigen Innenbereich gesammelt, um hochwertige Aufnahmen ohne Störungen zu gewährleisten.

• Mehrere Teilnehmer: Unser Dataset umfasst mehrere Personen, die gleichzeitig verschiedene Aktivitäten durchführen. Dieses Merkmal ist im Vergleich zu älteren Datasets einzigartig, die oft nur auf eine Person fokussiert waren.

Aufgrund dieser Merkmale bietet unser Dataset eine grossartige Ressource für alle, die sich mit der Erkennung menschlicher Aktivitäten beschäftigen. Durch die Kombination der Radar-Fähigkeit mit verschiedenen Informationstypen können wir eine bessere Erkennung sowohl grosser als auch kleiner Bewegungen erreichen.

#Verwandte Arbeiten

Das Thema der Erkennung menschlicher Aktivitäten wird seit vielen Jahren erforscht. Verschiedene Methoden wurden eingesetzt, haben aber ihre Einschränkungen. Zum Beispiel können kamera-basierte Systeme effektiv sein, haben aber oft Probleme mit der Privatsphäre oder Herausforderungen bei schwachem Licht. Tragbare Geräte können Bewegungen verfolgen, erfordern jedoch, dass der Benutzer sie trägt, was nicht immer praktisch ist.

Andere Ansätze, wie die Verwendung von Schall oder Radiowellen, haben ebenfalls ihre Nachteile. Schall kann durch Hintergrundgeräusche verzerrt werden, während radiobasierte Methoden komplex sein und von Veränderungen in der Umgebung beeinflusst werden können.

In den letzten Jahren hat die Nutzung von Millimeterwellenradar zur Erkennung menschlicher Aktivitäten aufgrund seiner hohen Auflösung und nicht aufdringlichen Natur an Interesse gewonnen. Viele Datasets wurden basierend auf dieser Technologie erstellt, die sich besonders auf grössere Bewegungen konzentrieren, aber subtilere Aktionen wurden nicht ausreichend beachtet.

#Vergleich mit früheren Datasets

Es gibt viele Datasets zur Erkennung menschlicher Aktivitäten, aber sie haben oft Einschränkungen. Einige verlassen sich auf tragbare Sensoren, die ständige Aufmerksamkeit von Nutzern erfordern, während andere nur eine Art von Bewegung erfassen und die Vielfalt menschlichen Verhaltens vernachlässigen.

Wenn man sich die Datasets anschaut, die Millimeterwellenradar verwendet haben, konzentrieren sich die meisten auf einzelne Probanden. Unser Dataset hingegen erfasst mehrere Probanden gleichzeitig, was es zu einem grossartigen Werkzeug für die Beobachtung realer Interaktionen zwischen Menschen macht.

Unser Dataset sticht auch hervor, indem es Range-Doppler-Informationen nutzt, die sich als effektiver als Punktwolken allein zur Erkennung von Aktivitäten erwiesen haben. Diese Fähigkeit eröffnet neue Möglichkeiten für die Überwachung menschlicher Handlungen, ohne aufdringliche Methoden zu benötigen.

#Datensammlung und Methodik

Für die Datensammlung haben wir einen speziellen Millimeterwellenradar verwendet, der mit einem Computer verbunden war. Dieser Radar mass Aktivitäten in drei verschiedenen Raumtypen, um vielfältige Daten zu sammeln.

Zur Sicherstellung der Genauigkeit haben wir jede Aktivität auch mit Videomaterial aufgezeichnet. Dieses Material war entscheidend für die korrekte Kennzeichnung der Aktivitäten, insbesondere da Menschen während der Sitzung oft kleine Pausen einlegen. Durch sorgfältige Überprüfung dieser Videos haben wir sichergestellt, dass unser Dataset präzise Anmerkungen zu jeder aufgezeichneten Aktion enthält.

Wir haben verschiedene Informationen gesammelt, einschliesslich wann die Aktivität stattfand, der Art der Bewegungen und Einzelheiten über die Person, die die Aktivität ausführte. Dieser umfassende Ansatz zur Datensammlung stellt sicher, dass unser Dataset reich an Details und bereit für weitere Erkundungen ist.

#Radar-Konfiguration

Der Millimeterwellenradar, den wir verwendet haben, arbeitet in einem bestimmten Frequenzbereich und nutzt zwei Sender und vier Empfänger. Dieses System ermöglicht es uns, eine breite Palette von Bewegungen effektiv zu erfassen.

Die Radar-Einstellungen wurden speziell für jede Art von Aktivität angepasst, sei es grössere Bewegungen wie Gehen oder kleinere Aktionen wie Tippen. Indem wir die Einstellungen für jeden Fall optimiert haben, haben wir sichergestellt, dass unsere Aufnahmen genau und zuverlässig sind.

Diese Aufmerksamkeit für Details in der Radar-Konfiguration hat uns geholfen, nützliche Daten sowohl für Makro- als auch Mikro-Aktivitäten zu sammeln. Infolgedessen ist das Dataset, das wir erstellt haben, gut gestaltet, um Forschern und Entwicklern zu helfen, die an der Erkennung menschlicher Aktivitäten arbeiten.

#Genauigkeit und Leistung des Datasets

Nachdem wir Daten gesammelt haben, benötigten wir eine Möglichkeit, deren Wirksamkeit zu validieren. Dazu haben wir die Aktivitätssignaturen, die von unserem Radar erfasst wurden, untersucht und mit bestehenden Methoden verglichen. Wir haben auch maschinelles Lernen implementiert, um zu evaluieren, wie gut das Dataset bei der Erkennung verschiedener Aktionen abschneidet.

In unseren Tests haben wir festgestellt, dass das Dataset eine klare Trennung zwischen verschiedenen Aktivitäten ermöglicht. Die einzigartigen Muster, die durch die Range-Doppler-Wärmebilder erfasst werden, machen es möglich, zwischen den Aktionen zu unterscheiden, selbst wenn sie gleichzeitig von verschiedenen Personen durchgeführt werden.

Die Ergebnisse zeigten eine hohe Genauigkeit bei der Erkennung von Makro-Aktivitäten, während Mikro-Aktivitäten, die typischerweise schwieriger zu identifizieren sind, ebenfalls beeindruckende Ergebnisse lieferten. Das bestätigt die Idee, dass unser Dataset einen bedeutenden Beitrag zur Verbesserung von Erkennungssystemen leisten kann.

#Zukünftige Auswirkungen

Da das Dataset jetzt öffentlich verfügbar ist, hoffen wir, dass es weitere Forschung und Entwicklung zur Erkennung menschlicher Aktivitäten anregt. Die Kombination der Nutzung von Millimeterwellenradar mit adaptiver Sensibilität schafft Möglichkeiten für neue Systeme, die sowohl genau als auch nicht aufdringlich sind.

Unsere Arbeit ebnet den Weg für Technologien im Gesundheitswesen, die Patienten nahtlos überwachen können, Sicherheitssysteme, die Bewegungen ohne Kameras verfolgen, und verbesserte Mensch-Computer-Interaktionen.

Indem wir unser Dataset der Öffentlichkeit zugänglich machen, laden wir Entwickler und Forscher ein, zu experimentieren und zu innovieren, was letztendlich die Grenzen dessen, was in diesem Bereich möglich ist, erweitern kann.

#Fazit

Das Dataset, das wir eingeführt haben, spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Erkennung menschlicher Aktivitäten. Durch den gezielten und durchdachten Einsatz von Millimeterwellenradar können wir sowohl Makro- als auch Mikro-Bewegungen erfassen. Diese umfassende Ressource ermöglicht es Forschern, effektivere Systeme in verschiedenen Bereichen zu entwickeln.

Mit der fortschreitenden technologischen Entwicklung sind die Möglichkeiten für passive Aktivitätserkennung endlos. Unser Dataset dient als Grundlage, um diese Möglichkeiten zu verwirklichen und die Lücke zwischen grossen und kleinen menschlichen Handlungen zu schliessen. Mit fortlaufenden Bemühungen in diesem Bereich können wir auf eine Zukunft hoffen, in der Technologie unser Verständnis menschlichen Verhaltens verbessert, ohne die Privatsphäre zu gefährden.