该脚本将 UCI（加州大学欧文分校）使用智能手机数据集的人类活动识别作为输入。 这是一组对 30 名受试者进行的一组实验，他们在佩戴智能手机的情况下进行六项活动（步行、爬星、步行、坐下和站立）。 实验测量（总共 561 个）涉及从手机记录的加速度计和陀螺仪数据。 该脚本输出一个文本表，总结每个主题和每个活动的这些测量值。 使用了两个原始数据集： 惯性数据集，包括三轴加速度和角速度时间序列，以 50 Hz 的速率采样。 这些是在每次活动期间为每个受试者获得的。 它们被用来生产以下产品： 一个包含 561 个元素的运动“特征”向量，即在时域和频域的间隙数据集上计算的变量。 数据集分为“训练”和“测试”集。 下载并解压缩数据集后（脚本运行必不可少），可以在以下目录中找到这些原始数据集： intertial datasets: test/Inertial Signals, train/In

matlab代码输入如何换行符曾经想知道您的智能手机/智能手表如何识别您正在进行的活动。 它知道您何时走路，奔跑或爬楼梯。 在科学界，这就是所谓的HAR（人类活动识别）。 该项目已作为我的数据科学硕士课程中模块任务之一的一部分。 我们将构建一个神经网络，该网络可以使用移动传感器记录的数据来识别我们进行的三项活动。 神经网络的人类活动识别 从收集人类活动数据到构建神经网络对活动进行分类的端到端项目 ＃创建神经网络预测模型的步骤： 数据采集 确定手头的问题是应允还是分类问题 数据探索和预处理 将数据分为测试，验证和培训数据集 将每个数据集拆分为输入（X）和输出（y）-将它们转换为numpy数组 开发一个简单的NN顺序模型 调整超参数（使用像GridSearchCV这样的模块） 使用训练和验证数据集编译并拟合曲调模型 用模型预测测试数据 根据问题（回归/分类）计算性能指标 数据采集 借助MATLAB应用程序，可通过智能手机完成数据收集。 在应用程序中有一个称为“传感器”的部分，可以打开智能手机上所有可用的传感器。 选择传感器后，可以按下“记录”按钮，并且可以在所需的分钟数内执行每个活动。 不

信号数据的采集来自于嵌入在智能手机中的加速度传感器，实验选用了人类日常行为中的六类常见行为，分别为：走路、慢跑、上楼梯、下楼梯、坐、站立，数据收集后，对数据进行特征抽取，抽取后的特征使用支持向量机的分类功能对特征进行分类，最后识别出人类的六类行为。

内容 历史 这项工作的第一个版本被 CVPR 2016 接受。 在 arxiv 上上传了扩展工作。 。 此版本建立在先前版本的基础上，包括以下内容： 我们收集了比 CVPR 提交大 3 倍的扩展排球数据集。 我们对实验结果进行了进一步分析，并包括与一组额外的基线方法的比较。 我们实施了我们方法的一种变体，以对人员执行空间池化策略。 提供的数据集是扩展版本。 请使用并与此版本进行比较。 抽象的 在群体活动识别中，可以根据代表活动的个体的动态来推断整个活动的时间动态。 我们基于 LSTM 模型构建了一个深度模型来捕捉这些动态。 为了利用这些观察结果，我们为群体活动识别问题提出了一个两阶段的深度时间模型。 在我们的模型中，LSTM 模型旨在表示序列中个人的动作动态，而另一个 LSTM 模型旨在聚合人级信息以了解整个活动。 我们在两个数据集上评估我们的模型：集体活动数据集和一个新的排球

室内HIIT动作识别项目说明 山东大学（威海） 18数据科学孙易泽 本项目为通过微信小程序进行动作的识别，项目拾取了徒手侧平举，前后交叉小跳，开合跳，半蹲四个动作，在测试者左手手持手机的情况下，利用微信小程序实时采集手机的六轴数据，并用随机森林模型和波峰检测法，对测试者做出的动作进行实时的识别和计数。 以下说明，为项目文件中各个文件夹的相关说明 python项目 数据文件夹：训练所用数据，处理之后的数据 进程文件夹：预数据代码，包括信号处理与窗口切割数据 功能文件夹：特征提取以及特征选取相关代码 machineLearning文件夹：各个算法测试比对，算法的优化与提升 numcount文件夹：动作计数相关代码测试 Web文件夹：服务器部署代码 IndoorHIIT.ipynb：python完整的工程说明文档，可在工程中直接查看，或访问以下网址： 微信小程序 小程序已发布，二维码如下： 完

很棒的动作识别：精选的动作识别列表和相关领域资源