62、面向老年人的增强现实应用:提升独立生活质量

面向老年人的增强现实应用:提升独立生活质量

1. 引言

随着全球人口老龄化的加剧,老年人能够尽可能长时间地独立且高质量地生活变得至关重要。欧盟统计局 2021 年 4 月的一项调查显示,仅在欧盟范围内,65 岁及以上公民的数量在 10 年内从 2010 年的 17.6% 增加到 2020 年的 20%,且这一趋势在未来几十年仍将持续。为应对这一“银色海啸”,辅助技术的广泛应用势在必行,以避免护理系统的崩溃。

现代触摸屏设备配备了各种传感器,其数据可用于跟踪活动、预测危险情况或激励健康生活方式。随着移动设备上增强现实(AR)技术的广泛普及,为老年人等目标群体利用这一基于视觉的技术提供了机会。然而,老年人在适应现代技术方面仍面临挑战,如触摸屏交互不直观、对虚拟内容感到焦虑或冷漠等。

为解决这些问题,我们提出将 AR 技术应用于老年人的日常生活,以弥合技术与日常活动之间的差距,支持他们自主独立的生活。同时,融入游戏化概念,克服老年人对技术的初始偏见。以下将介绍四个基于 AR 的独特应用:
- 药物和饮食支持:通过 AR 技术对药丸进行分类,并以 3D 形式标记出应服用的药丸。此外,扫描食品杂货的条形码可生成 AR 覆盖层,提醒用户注意不需要的成分。
- 基于位置的严肃游戏 GramoGO:通过探索周边环境寻找音乐唱片的碎片,将其带回家中组装,并在交互式 AR 留声机上播放。
- 防跌倒应用 stAiRs:一款运行在类似 AR 眼镜的头戴式显示器(HMD)上的 AR 应用,用于训练老年人爬楼梯时的安全姿势。
- 导航伴侣:一个 AR 交互式伴侣,在老年人前往陌生地方时提供支持,并帮助他们保持活跃。

2. 相关工作

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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