Android数据记录器 简单的Android应用程序可记录传感器数据，以进行基于运动的活动识别。 将数据记录为带有时间戳的.csv文件 可以在[sdcard] / Download / AllData_ [timestamp] .csv中找到输出文件 应用程序中提供了两个按钮“ EXIT”和“ ENTER”来输入断点，这些按钮提供的数据本质上是由ENTER / EXIT标记标记的空数据 每当有数据更改时，都会写入新的传感器数据，因此数据的分辨率至少为10毫秒，并且最大为传感器检测到数据更改需要花费的时间。 问题 时间戳是Java中System.getmilliseconds（）返回的原始时间戳。

用于人类活动识别的深度学习 深度学习可能是人类活动识别最近的未来。 虽然现有的非深度方法有很多，但我们仍然想释放深度学习的全部力量。 这个 repo 提供了一个使用深度学习来执行人类活动识别的演示。 我们同时支持 Tensorflow 和 Pytorch。 先决条件 Python 3.x 麻木 Tensorflow 或 Pytorch 1.0+ 数据集 有许多用于人类活动识别的公共数据集。 您可以参考这篇调查文章以了解更多信息。 在本演示中，我们将使用 UCI HAR 数据集作为示例。 这个数据集可以在找到。 当然，这个数据集在放入网络之前需要进一步的预处理。 我还提供了数据集的预处理版本作为.npz文件，以便您可以专注于网络（在下载）。 还强烈建议您下载数据集，以便您可以自己体验所有过程。 ＃主题 ＃活动 频率 30 6 50赫兹 用法 对于 Pytorch（推荐），进入p

人类活动识别数据集，数据集包括10名不同背景的志愿者在进行多种身体活动时的身体运动和生命体征记录。放置在受试者胸部、右手腕和左脚踝上的传感器被用来测量不同身体部位所经历的运动，即加速度、转弯速率和磁场方向。位于胸部的传感器还提供2导联心电图测量，这可能用于基本的心脏监测，检查各种心律失常或观察运动对心电图的影响。

人类活动识别(多变量分类)_根据智能手机数据对人类活动进行建模_python实现源码+数据+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

RNN和Temporal-ConvNet进行活动识别 ，（等额缴纳） 论文代码： （在杂志上接受，2019年） 项目： 抽象的 在这项工作中，我们使用ResNet-101演示了一个强大的基线两流ConvNet。 我们使用此基线来彻底检查RNN和Temporal-ConvNets的使用，以提取时空信息。 基于我们的实验结果，然后我们提出并研究了两个不同的网络，以进一步整合时空信息：1）时域RNN和2）初始样式的Temporal-ConvNet。 我们的分析确定了每种方法的特定局限性，这些局限性可能构成未来工作的基础。 我们在UCF101和HMDB51数据集上的实验结果分别达到了94.1％和69.0％的最新性能，而无需大量的时间增强。 我们如何解决活动识别问题？ 演示版 GIF展示了我们的TS-LSTM和“时间-开始”方法的前3个预测结果。 顶部的文本是基本事实，三个文本是每种方法的预

时空变压器网络 介绍 该存储库包含以下论文中介绍的模型的实现： 基于骨架的动作识别的时空图卷积网络，Chiara Plizzari，Marco Cannici，Matteo Matteucci， 空间变压器logits的可视化 热图为25 x 25矩阵，其中每一行和每一列代表身体的关节。 位置（i，j）中的元素表示关节i和关节j之间的相关性，这是由于自我注意引起的。 先决条件 Python3 在所有的图书馆requirements.txt 运行方式 python3 main.py 培训：设置在/config/st_gcn/nturgbd/train.yaml ： Training ：真 测试：在/config/st_gcn/nturgbd/train.yaml设置： Training ：错误 资料产生 我们在三个数据集上进行了实验： NTU-RGB + D 60 ， NTU-RG

基于人体传感器网络的人体生命体征监测与活动识别系统

CNN 可以很好地识别数据中的简单模式，然后将其用于在更高层中形成更复杂的模式。当您希望从整个数据集的较短（固定长度）片段中获取有趣的特征并且片段中特征的位置不具有高度相关性时，一维 CNN 非常有效。这非常适用于分析传感器数据（如陀螺仪或加速度计数据）的时间序列。 在此示例中，我们将训练一维卷积神经网络 (1D CNN)，以根据来自腰部的移动设备的一组给定加速度计数据来识别运动类型（步行、跑步、慢跑等）。

步态matlab代码Matlab活动识别教程 本教程讲授如何在Matlab中开发活动识别算法。 它提供了几种可重复使用的抽象，以使用可穿戴计算中常用的信号处理和机器学习算法来加载过程段和过程数据。 应用 在此示例应用程序中，我们分析了母牛的步态以检测la行。 我们使用健康母牛的样本数据集和set脚母牛的另一个数据集。 我提供的代码使用峰值检测器对各个步幅进行了细分，并训练了机器学习分类器以对正常步幅和异常步幅进行分类。 设置 安装Matlab（本教程使用2018b版本开发）。 在Matlab中， addpath(genpath('./')) 在Matlab中，运行main.m 此代码使用mRMR库进行功能选择。 如果收到错误“找不到estpab函数”，则需要执行以下操作： cd libraries/mRMR_0.9/mi/ mex -setup C++ makeosmex 注意：建议您设置一个断点，逐行运行代码，并通过将鼠标悬停在每个变量的顶部来查看运行时值。 参考 开发可穿戴设备应用程序的工具包： Andreas Bulling关于活动识别的教程： 可穿戴设备的应用： 关于 我叫胡安

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，