Identification of Walking Patterns

Tématem diplomové práce je identifikace pohybových obrazců dolních končetin a jejich návazností, které člověk během běžného dne dělá. Tyto pohyby jsou detailně popsány a klasifikovány podle jejich vlastností zjištěných při měření. Při zpracování bylo nutné vyřešit otázku počtu a umístění měřicích akcelerometrických senzorů na těle. Po naměření pohybových dat následovala jejich optimalizace, a to z hlediska odstraňování nežádoucích artefaktů, rozdělení na jednotlivé pohybové cykly a vlastní segregace maximálních a minimálních hodnot zrychlení. Dle takto určených dat byla vytvořena klasifikace pohybů, která je navržena pomocírozhodovacího stromu a umělé neuronové sítě.The topic of this Master's thesis is the identification of the motion patterns of lower extremities and their continuity based on an ordinary day of a person. The motions are described in detail and classified according to their characteristics derived from the research. During the research process it was necessary to figure out the appropriate number and location of the accelerometer's sensors that are put on a body. Following the measuring the extracted data were optimized in order to remove excess artifacts, to divide the data to individual motion cycles, and to segregate the maximum and minimum values of acceleration. Based on the extracted data a classification of motion patterns was set up. This classification was created using a decision tree and an artificial neural network