Ученые ВлГУ улучшили алгоритм отслеживания активности умных часов
Система учитывает пропуски данныхИсследователи Муромского института Владимирского государственного университета (МИ ВлГУ) разработали метод, который должен повысить точность распознавания движений по данным умных часов, фитнес-браслетов и смартфонов. Алгоритм рассчитан на устранение искажений и пропусков измерений, возникающих, например, при потере связи или разряде батареи. Исследование поддержано Российским научным фондом. пишет ТАСС.
/imgs/2026/11/07/11/7019142/e3d19b358becfd3244d20c457ab2afa90b4b6dd8.jpeg "Ученые ВлГУ улучшили алгоритм отслеживания активности умных часов")
© Ferra.ru
По словам доктора технических наук, доцента, заведующего кафедрой управления и контроля в технических системах МИ ВлГУ Николая Дорофеева, в основе решения лежит гибридная архитектура из трех типов нейросетей: рекуррентных (RNN), сверточных (CNN) и графовых. Дообучение моделей позволит адаптировать оценку движений к конкретному пользователю.
Метод проверят на базе клинической больницы «РЖД-Медицина» в Муроме. Он ориентирован на циклические движения, включая ходьбу, бег и подъем по лестнице. Медленные и прерывистые движения пока остаются сложной задачей. Проект рассчитан на два года, а пилотное приложение может появиться через три-четыре года после клинических испытаний, отметил Дорофеев.