随机智能手机的普及，在日常生活中，大多数人在做任何事情的时候，都会随身携带手机。如果开启手机中的传感器，当用户运动时，就可以采集大量的用户信息，根据这些信息，就可以判断当前用户的运动模式，如行走、上楼梯、下楼梯、坐、站立、躺下等等。基于这些运动模式，设计不同的场景，为健身类或运动类应用(APP)增加一些有趣功能。在智能手机中，常见的位置信息传感器就是 加速度传感器(Accelerometer)和陀螺仪(Gyroscope)。加速度传感器：用于测量手机移动速度的变化和位置的变化;陀螺仪：用于测试手机移动方向的变化和旋转速度的变化;传感器本文主要根据手机的传感器数据，训练深度学习模型，用于预测用户

仿生学习的机器鱼运动模式分析

以整条轨迹为目标的聚类方法存在轨迹较长的问题。为此,提出一种以轨迹子段为聚类目标的聚类算法CTIHD。给出一种新的轨迹子段距离度量方法,用以消除轨迹子段之间的公共偏差。利用特征点概念将轨迹划分成轨迹子段集,计算轨迹子段之间的相似度,由此实现聚类。实验结果表明,该算法相比同类算法具有更好的轨迹聚类效果。

matlab代码左移MovCLUfish 使用数据挖掘从基于个人的模型中可视化鱼类运动模式的工具。 它基于[1]。 简短的介绍 基于空间的基于个体的模型（IBMs）是有用的工具，可用于模拟成千上万的鱼类个体在动态和异构环境中的运动。 处理IBM的输出非常复杂，因为鱼类会根据不断变化的环境条件不断调整其行为。 我们提供了一个名为MovCLUfish的新分析工具，该工具使用数据挖掘来从个体的轨迹中识别出模式。 MovCLUfish被配置为识别与占领（鱼存在区域），聚集动态（鱼个体在存在区域内的分布方式）以及移动性（鱼在子区域之间的移动）有关的鱼类行为特征。 MovCLUfish在特定时间段内的固定时间接收鱼的位置（经度，纬度）作为输入，并在连续的时间戳上执行空间聚类（将它们视为移动对象）。 鱼的位置被分组为簇，其特征（质心，形状，大小，密度）用于提供有关个体空间分布的更多信息。 使用三种内置模式挖掘方法对集群进行分析： 跟踪运动质心（TMC）： TMC旨在检测鱼类随时间的分布变化。 聚集移动集群（AMC）： AMC可视化鱼类聚集随时间在地理上变化的方式， 跟踪鱼类流动性（TFM）： TFM

MotionML 使用KNN-DTW和TinyLearn的分类器进行运动模式识别 这是使用TinyLearn模块根据提供的加速度计数据识别（分类）运动模式的特定领域示例。 此演示中包含以下运动模式： 步行 坐在椅子上 从床上起床 喝一杯 下降楼梯 梳头 刷牙 加速度计数据基于UCI的以下公共数据集： : 用于机器学习的动态时间规整（DTW）和K最近邻（KNN）算法用于演示使用加速度计数据标注变长序列的方法。 这样的算法可以应用于时间序列分类或其他情况，这些情况需要长度不等的匹配/训练序列。 Scikit-Learn没有任何DTW实现，因此作为TinyLearn模块的一部分已实现了自定义类（KnnDtwClassifier）。 考虑到DTW的二次复杂度，默认情况下DTW较慢，这就是为什么我们使用TinyLearn的直方图和CommonClassifier替代方法来加快分类的原因

基于外观模型和运动模式的实时视觉跟踪

行业-电子政务-用于下肢肌电假肢控制的多信息融合运动模式识别方法.zip

行业分类-电子电器-一种多运动模式的高压输电线路巡检机器人.zip

对象跟踪技术的进步导致在移动数据库中收集大量的时空数据。隐藏在移动的数据库中，有许多有用的信息和知识可以揭示出行者的行为和周围环境。在本文中，我们集中于从时间汇总的移动数据中挖掘行为模式的问题，其中时间信息在短时间内汇总并由范围值表示。利用间隔数计算，我们获得了任意两个连续记录之间的时间间隔。基于模糊集理论，我们用模糊语言术语和相应的支持来定义移动行为。最后，我们提出了两种先验算法和前缀跨度算法改进的移动行为挖掘算法。所提出的方法在真实数据集和合成数据集上均进行了广泛的实验评估。

从运动模式推断认知健康