提取压力中心（CoP）坐标特征具有重要意义，因为这些坐标直接映射了人在执行特定任务时重心的轨迹。通过量化重心在矢状轴和冠状轴上的移动情况，这些特征为分类器提供了识别和区分复杂工业运动所必需的关键数据。
CoP坐标充当身体稳定性和运动强度的数字代理。通过计算这些坐标的平均值、标准差和范围等指标，智能安全系统可以可靠地区分高波动性活动（如手动搬运）和低波动性任务（如静态装配）。
CoP提取的力学原理
重心轨迹映射
CoP坐标不仅仅是简单的压力点；它们反映了身体重心的动态路径。
该轨迹提供了工人如何在任务中保持平衡和转移体重的实时历史记录。它将静态压力数据转化为基于运动的叙述。
关键统计指标
为了将该轨迹转化为分类器可以处理的数据，必须计算特定的统计特征。
最有效的特征包括CoP的平均值、标准差和范围。这些指标量化了运动的程度和变异性。
特定轴分析
这些统计特征沿两个不同的平面计算：矢状轴（X）和冠状轴（Y）。
分离沿这些轴的运动可以使系统检测方向稳定性。这种分解对于理解不同体力任务的具体力学至关重要。
区分复杂运动
识别重心转移
CoP特征的核心价值在于它们能够揭示重心转移的细微差别。
不同的任务需要不同的重心。CoP分析捕捉了这些细微之处，这些细微之处通常是特定工业活动的决定性特征。
区分高运动任务
涉及手动搬运的任务具有显著的体力消耗和运动特征。
因此，这些任务表现出重心较大的波动。CoP特征捕捉了这种高变异性，清楚地将活动标记为动态工作。
识别低运动任务
相比之下，诸如静态装配之类的任务需要稳定性和精度。
这些活动表现出重心的波动最小。CoP数据中范围和标准差的减小使得分类器能够清晰地区分这些任务与更费力的运动。
理解权衡
原始数据 vs. 派生特征
仅依赖原始压力数据通常会导致上下文丢失。
如果没有提取CoP特征，分类器可能难以解释压力背后的意图。CoP增加了必要的计算逻辑层，而原始传感器数据本身无法提供。
对波动的敏感性
CoP特征的敏感性是一把双刃剑。
虽然在区分复杂运动方面非常有效，但这些参数对任何重力变化都非常敏感。这使得它们具有高度影响力，但这也意味着系统在很大程度上依赖于这些计算的准确性来避免误分类。
为您的分类模型做出正确选择
整合CoP特征可让您根据特定的工业环境定制系统的灵敏度。
- 如果您的主要重点是动态安全监控：优先考虑范围和标准差指标，以检测与重体力搬运相关的大重心波动。
- 如果您的主要重点是精度和稳定性：依赖平均CoP坐标来识别典型的静态装配任务的低波动性特征。
通过利用CoP坐标，您可以将智能安全鞋从简单的压力追踪器提升为能够识别人体运动细微差别的复杂工具。
总结表：
| 特征类别 | 关键指标 | 分类中的意义 |
|---|---|---|
| 轨迹映射 | 矢状轴（X）和冠状轴（Y） | 映射实时重心和体重转移。 |
| 统计指标 | 平均值、标准差、范围 | 量化运动强度和平衡变异性。 |
| 高运动识别 | 大幅波动 | 检测手动搬运和举重等动态任务。 |
| 低运动识别 | 微小波动 | 识别静态装配或站立等精度任务。 |
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参考文献
- P. A. O’SULLIVAN, Dimitrios-Sokratis Komaris. AI-Based Task Classification With Pressure Insoles for Occupational Safety. DOI: 10.1109/access.2024.3361754
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .
