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果壳|带上智能手机走两步就知道，醉没醉( 二 )


【果壳|带上智能手机走两步就知道，醉没醉】第二步：步态、酒精浓度数据采样
饮酒后 ， 志愿者每小时进行一次步行实验 。 研究者对其步行数据、呼吸酒精浓度以及血液中的酒精浓度进行了测量 。
在实验之前 ， 研究人员已将智能手机固定在每个参与者的背部下方 。 步行实验时 ， 志愿者会在指示下 ， 在平坦、铺着地毯的地面 ， 沿着直线走10步 ， 接着转身 ， 走回起点 。
果壳|带上智能手机走两步就知道，醉没醉
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走直线是美国检测酒驾的常见方法之一
研究团队通过一个叫做phyphox的手机App来记录加速度计数据 ， 之后进行步态特征提取 。
志愿者步行时 ， 智能手机的传感器和该App会测量其x、y、z（左右、前后、垂直）三个方向的数据 。
这项研究的一项重要优势是 ， 他们发现使用逻辑回归模型可以实现高精度 。 这使他们能够检查模型中各个步态特征的相对贡献（使用机器学习无法直接实现） 。
其中 ， 他们发现沿手机x轴的幅度和方差是关键的预测指标（x轴表示步行过程中的左右摇摆） 。
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在17名BrAC达到0.08%以上的志愿者步态特征数据中 ， x轴数据对结果影响最大该研究的另一优势为 ， 只使用10步的步行样本 ， 这类样本在日常自然环境中 ， 也是很容易收集的 。
结果：利用步态变化测醉酒 ， 准确率92.5%
研究结果表明 ， 研究人员能够利用步态变化 ， 来确定参与者的呼吸酒精浓度何时超过美国法律上规定的0.08% ， 准确率为92.5% 。
注：按照美国大多数州的法律 ， 成年人体内酒精浓度超过0.08%即为醉酒 ， 超过0.2%驾驶则为违法酒驾 。
但由于样本量较小 ， 步态数据点数量有限 ， 当BrAC为0.08％或更低时 ， 步态特征能否区分低度的饮酒 ， 就不是很确定了 。
另外 ， 研究中 ， 手机是固定在背部下方的 。 但一般情况下 ， 人们的手机是放在衣服口袋 ， 这是否会影响检测结果 ， 也未可知 。
不过研究小组表示 ， 下一步研究小组将在更现实的环境中测试这种设置 ， 比如手机放在口袋中、在拥挤的酒吧走廊环境中 。
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BrianSuffoletto早期曾利用短信干预的方式预防年轻人酗酒研究团队表示 ， 虽然存在这些局限性 ， 但这项“概念验证研究” ， 仍然为将来用手机检测酒精造成损伤的相关研究 ， 奠定了基础 。 这项技术未来可以应用在驾驶行为监督、精密仪器操作、酒精依赖治疗等场景中 。
如果这项研究发展足够成熟 ， 智能手机可以直接替代传统的酒精浓度检测工具 ， 这将大大节省人力与物力成本 。
而更重要的是 ， 届时喝醉酒就不用等交警来检查了 ， 因为可能在你坐上驾驶座位之前 ， 你的智能手机就已经发出警报 ， 通知你的亲朋好友来接走你 。
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参考资料：https://www.jsad.com/doi/pdf/10.15288/jsad.2020.81.505https://www.sciencedaily.com/releases/2020/08/200818094030.htm——完——本文经授权转载自HyperAI超神经（ID：HyperAI） ， 如需二次转载请联系原作者欢迎转发到朋友圈 。


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