Китайские ученые разработали революционную систему мониторинга человеческого поведения, основанную на анализе дыхательных паттернов с помощью высокочувствительных датчиков влажности. Новая технология, созданная в Институте микроэлектроники Китайской академии наук под руководством доктора Хайянга Мао, демонстрирует впечатляющую точность в 96,2% при идентификации различных типов человеческой активности.
Система представляет собой интеграцию нескольких ключевых компонентов: высокочувствительного датчика влажности, термистора, микронагревателя и пористых нанолесов (NFs), используемых в качестве чувствительного материала. Датчик работает в диапазоне относительной влажности от 60% до 90%, обеспечивая чувствительность 0,56 пФ/%RH. Встроенный микронагреватель увеличивает чувствительность устройства в 5,8 раз, а время отклика составляет всего 2,2 секунды.
Одно из главных достижений разработки — способность классифицировать девять распространенных типов поведения человека, включая ходьбу, сон, физические упражнения и другие виды активности. Для анализа данных с датчика используется сверточная нейронная сеть (CNN), которая преобразует одномерные сигналы в трехмерные карты, что позволяет системе эффективно распознавать паттерны дыхания.
Технология может быть интегрирована в маски для непрерывного сбора данных о дыхании, которые затем беспроводным способом передаются на смартфоны или компьютеры для дальнейшей обработки. Исследование было опубликовано в журнале Microsystems & Nanoengineering 22 января 2025 года, что свидетельствует о перспективности и актуальности разработки.
По сравнению с традиционными методами мониторинга поведения человека, новая система имеет ряд существенных преимуществ. Она решает проблемы конфиденциальности, связанные с видеоанализом, и преодолевает ограничения носимых устройств. Датчик способен обнаруживать тонкие изменения в дыхании, такие как учащенное или слабое дыхание, что делает его особенно ценным инструментом для медицинского мониторинга.
Технология также отличается отличной избирательностью к газам и стабильностью работы, что обеспечивает надежность результатов в различных условиях эксплуатации. Благодаря своей чувствительности и точности, система может применяться для мониторинга широкого спектра состояний и активностей человека.
Потенциальные области применения разработки включают мониторинг здоровья при респираторных заболеваниях, отслеживание физической активности, автоматизацию умного дома, мониторинг психического здоровья (обнаружение тревоги или стресса) и ежедневный контроль общего состояния здоровья. Такая универсальность делает датчик перспективным решением для интеграции в различные системы здравоохранения и повседневной жизни.
Изображение носит иллюстративный характер
Система представляет собой интеграцию нескольких ключевых компонентов: высокочувствительного датчика влажности, термистора, микронагревателя и пористых нанолесов (NFs), используемых в качестве чувствительного материала. Датчик работает в диапазоне относительной влажности от 60% до 90%, обеспечивая чувствительность 0,56 пФ/%RH. Встроенный микронагреватель увеличивает чувствительность устройства в 5,8 раз, а время отклика составляет всего 2,2 секунды.
Одно из главных достижений разработки — способность классифицировать девять распространенных типов поведения человека, включая ходьбу, сон, физические упражнения и другие виды активности. Для анализа данных с датчика используется сверточная нейронная сеть (CNN), которая преобразует одномерные сигналы в трехмерные карты, что позволяет системе эффективно распознавать паттерны дыхания.
Технология может быть интегрирована в маски для непрерывного сбора данных о дыхании, которые затем беспроводным способом передаются на смартфоны или компьютеры для дальнейшей обработки. Исследование было опубликовано в журнале Microsystems & Nanoengineering 22 января 2025 года, что свидетельствует о перспективности и актуальности разработки.
По сравнению с традиционными методами мониторинга поведения человека, новая система имеет ряд существенных преимуществ. Она решает проблемы конфиденциальности, связанные с видеоанализом, и преодолевает ограничения носимых устройств. Датчик способен обнаруживать тонкие изменения в дыхании, такие как учащенное или слабое дыхание, что делает его особенно ценным инструментом для медицинского мониторинга.
Технология также отличается отличной избирательностью к газам и стабильностью работы, что обеспечивает надежность результатов в различных условиях эксплуатации. Благодаря своей чувствительности и точности, система может применяться для мониторинга широкого спектра состояний и активностей человека.
Потенциальные области применения разработки включают мониторинг здоровья при респираторных заболеваниях, отслеживание физической активности, автоматизацию умного дома, мониторинг психического здоровья (обнаружение тревоги или стресса) и ежедневный контроль общего состояния здоровья. Такая универсальность делает датчик перспективным решением для интеграции в различные системы здравоохранения и повседневной жизни.
