人体活动识别 通过智能手机上的传感器识别人类活动的起始代码 需求知识：加速度计，Matlab，基本ML，Android 持续的： N ：原始数据数组的长度 框架大小：250个样本 frameOverlap ：50个样本 frameNum ：所有帧的数量 dimNum ：8 基本变量： rawData ：合并一个活动的所有文件中的所有数据，大小为（N * 3） frame ：将rawData重塑为大小（ frameNum * frameSize * 3 ） 框架：连接所有框架 标签：框架标签 frameData ：原始的三轴数据加上扩展的尺寸和大小（ frameNum * frameLen * dimNum ） featureData ：从frameData中提取特征，也从训练数据中提取特征 TLDR： 只需运行或遵循“数据处理”部分，调整数据文件格式，然后将文件放入文件夹中

人类活动识别 在 UCI HAR 数据集上使用 ML 进行人类活动识别

智能手机数据集 使用智能手机数据集的人类活动识别 要运行此脚本，请首先确保输入数据在您的工作目录中可用。 输入数据集可。 下载文件后，将其解压缩到您的工作目录中（目录“ UCI HAR Dataset”应位于工作目录中）。 该脚本取决于库plyr，并假定已安装。 该脚本已经过R版本3.2.1的测试。

介绍： 用于人类活动识别的LSTM-CNN模型第一个可穿戴的数据集是“ ，该包含30位受试者的记录，这些受试者在进行带有腰部安装式智能手机的嵌入式智能手机的同时进行日常生活（ADL）活动。 每个人都在腰上佩戴智能手机（三星Galaxy S II）进行六项活动。 从嵌入式加速度计和陀螺仪中，以50Hz的恒定速率捕获3轴线性加速度和3轴角速度。 标签是通过视频记录的。 传感器信号通过应用噪声滤波器进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中采样。 通过从时域和频域计算变量，从每个窗口获得了561个特征的向量。 另一个可穿戴数据集是数据集，该数据集包含十名志愿者在执行12项常见活动时的身体运动和生命体征记录。 放置在对象胸部，右手腕和左脚踝上的传感器用于测量身体各个部位所经历的运动，即加速度，转弯速率和磁场方向。 置于胸部的传感器还提供2导联心电图测量，可

CNN用于人类活动识别 博客文章的。 所需工具 在开发过程中使用Python 2.7，并且需要以下库来运行笔记本中提供的代码： 张量流 脾气暴躁的 Matplotlib 大熊猫 数据集 可以从以下下载用于模型训练的WISDM Actitracker数据集 相关问题 步行活动中的用户标识。 可以从以下下载22个个人的加速度计数据集

在智能家居环境中的人类基本是个行为活动的识别，其中运用的机器学习算法有两种分别是朴素贝叶斯分类器和隐含马尔科夫。

视频监控，如果有东西经过监控区域就语音报警，并且人机界面变为红色，并将经过者拍摄下来保存

哈尔 使用深度神经网络的人类活动识别（HAR）

KTH数据集 使用来自的KTH人类活动识别数据集进行实验

真棒人类活动识别 1.数据集 机会[ ] PAMAP2 [ ] 2.带代码的文件 2020年 潜在的独立激励，用于基于传感器的通用跨人活动识别[论文] []（ AAAI 2021 ） 通过自适应时空转移学习进行跨数据集活动识别[] [代码]（ IMWUT / ubicomp ） MARS：具有多域深度学习模型的用于人类活动识别的虚拟和真实可穿戴混合传感器[] [code]（ arXiv ） 从可穿戴设备向人类活动的深度聚集[] [代码]（ ISWC / ubicomp ） [UDA4HAR]进行无监督的领域自适应以进行鲁棒的人类活动识别的系统研究[] [代码]（ IMWUT / ubicomp ） 用于活动识别的对抗性多视图网络[] [代码]（ IMWUT / ubicomp ） 使用可穿戴设备进行人类活动分析的弱监督多任务表示学习[] [代码]（ IMWUT / ubico