Умный датчик влажности отслеживает поведение человека по дыханию
Представлена передовая система на основе датчика влажности, способная в реальном времени отслеживать поведение человека, анализируя паттерны дыхания. Технология объединяет высокочувствительный датчик влажности с терморезистором и микронагревателем, что обеспечивает исключительную точность распознавания действий.
Использование пористых нанолесов в качестве чувствительного материала обеспечивает системе выдающуюся чувствительность, стабильность и селективность к газам. С применением алгоритмов машинного обучения система достигает впечатляющей точности в 96.2% при идентификации типов поведения, что делает её прорывом для здравоохранения, умного дома и повседневного мониторинга здоровья.
Проблема и решение
Традиционные методы распознавания поведения (видеоанализ, носимые устройства) часто сталкиваются с проблемами приватности, ограничениями среды и необходимостью множества датчиков. Дыхание, изменяющееся при разных физических состояниях, — перспективный параметр для такой задачи. Однако существующие датчики влажности недостаточно чувствительны и стабильны для детектирования слабых или быстрых изменений дыхания.
Исследователи из Института микроэлектроники Китайской академии наук представили новую систему, описанную в журнале Microsystems & Nanoengineering 22 января 2025 года.
Ключевые компоненты системы
- Датчик на пористых нанолесах (NFs): Работает в диапазоне влажности 60–90% относительной влажности (RH) с чувствительностью 0.56 pF/%RH.
- Микронагреватель: Увеличивает чувствительность датчика в 5.8 раз, позволяя улавливать малейшие изменения влажности в выдыхаемом воздухе.
- Терморезистор: Обеспечивает точный мониторинг температуры для долгосрочной стабильности и точности.
- Скорость и селективность: Время отклика системы составляет всего 2.2 секунды, она обладает отличной газовой селективностью.
Распознавание поведения
Распознавание обеспечивает свёрточная нейронная сеть (CNN), которая анализирует данные о влажности, температуре и времени с датчика. Преобразуя эти одномерные сигналы в трёхмерные карты, система классифицирует девять распространённых типов поведения (ходьба, сон, упражнения и др.) с точностью 96.2%. Интегрированный в маску датчик непрерывно собирает дыхательные данные, которые по беспроводной связи передаются на смартфон или компьютер для анализа.
Ведущий исследователь доктор Хайян Мао отметил: «Эта инновационная система представляет собой значительный скачок вперёд в распознавании поведения в реальном времени. Комбинируя передовые сенсорные технологии с машинным обучением, мы создали надёжный и высокоточный инструмент».
Перспективы применения
- Здравоохранение: Мониторинг пациентов с респираторными заболеваниями или для контроля уровня физической активности.
- Умный дом: Автоматическая регулировка приборов на основе поведения жильцов для повышения комфорта и безопасности.
- Мониторинг психического здоровья: Возможность детектировать тонкие изменения в дыхании, связанные с эмоциональными состояниями (тревога, стресс).
Благодаря высокой точности и работе в реальном времени эта система может стать краеугольным камнем будущих технологий для здоровья и интеллектуальной среды обитания.