10/24 專研進度

1. f3 : 蹲下頭部最大跌幅範圍 : 0.04 ~ 0.408  極端值 : 沒有超過門檻

2. f3 : 跌倒頭部最大跌幅範圍 : 0.2 ~ 0.56    極端值 : 2.04,  0.12


觀察現象:

Z值可用來增加判斷"跌倒與蹲下"的準確性

→ 蹲下Z值幾乎都小於0.17 ,         極端值:0.25

→ 跌倒Z值幾乎都在0.26以上       僅2個樣本小於0.26


data11跌倒 與 data28蹲下 相似(f3,f6相似)


推論結果 :

// 結果判斷
if( f3>0.41 ){
cout<<endl<< "偵測到跌倒" <<endl;
}
else if( f3<0.2 ){
cout<<endl<< "偵測為蹲下" <<endl;
}
else if( f6>0.26 || f6<-0.26 ){
cout<<endl<< "偵測到跌倒" <<endl;
}
else if( f6<0.17 && f6>-0.17 ){
cout<<endl<< "偵測為蹲下" <<endl;
}
else{
cout<<endl<< "無法準確判斷" <<endl;
}


大部分皆正確 少部分會錯

程式進度:
第一階段判斷完成 跌倒與蹲下大略精準分開
第二階段 : 修改f2, f4 程式碼 → 重新評估f2, f4
                    彎腰與其他動作

10/17 meeting內容

Meeting內容:

1. 最後收尾: 程式顯示結果

2. 結果分為4類: 跌倒 蹲下 彎腰 其他所有

3. 改到即時 kinect 展示用

4. 文件



接下來進度:

1. 寫程式碼：正常影片，沒有超過門檻值時，要停下來，判斷為非跌倒影片

2. 加入 f2, f4 的考慮，更精確判斷

     f2:頭部下降高度

     f4:頭部最小高度(以腳當作地板為基礎)


解決問題：

1. 正常影片和彎腰影片，如果頭部超出畫面，會有骨節點落差現象，造成誤判跌倒

2. 彎腰影片，身高抓過短，不正確身高，造成誤判為超過跌倒門檻值

3.

目前進度：

1. 跌倒頭部最大跌幅範圍：0.2 ~ 0.56    極端直：2.04 ,  0.12

10/3 專研進度

1. 程式碼跑跌倒圖結果:

極端值: 1.37 ， 0.17

正常值介於 0.21 ~ 0.58

人太高，數值小

9/26 meeting內容

1. 按著流程圖寫下程式演算法

2. 錄製更多影片：彎腰、躺下、‧‧‧等

9/24 專研進度

1. 發現程式碼問題 原來的初始身高是抓錯的 

     經過修改後 測出更準確的蹲下影片數值

      一共有14個蹲下影片 除了幾個數值特別 有問題外 其他都很正常

9/19 meeting內容

1. 門檻找出：約為 0.33

2. 畫出流程圖

3. 接下來進度：

    錄製更多蹲下、跌倒影片

    奕汎：把蹲下影片串起來、輸出結果、整理

    澤宇：門檻值程式修改

9/18 專研進度

1. 錄製蹲下影片

中間頭部小抓錯: