基于TensorFlow的LSTM-RNN在智能手机传感器数据集中进行六类人类活动识别的例子

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简介：
本研究利用TensorFlow框架下的长短期记忆递归神经网络（LSTM-RNN）模型，在智能手机传感器数据集上实现了对六种不同类型的人类日常活动的有效分类与识别。通过实验验证，该方法展现了较高的准确率和实用性，为智能设备理解人类行为提供了新的技术路径。使用智能手机数据集与长短期记忆递归神经网络（LSTM RNN）进行人类活动识别（HAR）。将运动类型分为六类：步行、上楼梯行走、下楼梯行走、坐下常设以及铺设。相较于传统方法，采用包含长短期记忆单元的RNN可以大大减少或完全不需要特征工程的过程。数据可以直接输入神经网络中，无需复杂的预处理步骤。对于活动识别的数据集而言，通常会使用大量的信号处理技术进行特征提取和工程设计。相比之下，在此例中的方法显得非常简单且直接。我们将利用Google开发的深度学习库TensorFlow来展示LSTM的应用，这是一种适用于序列数据或时间序列的人工神经网络模型。传感器信号（包括加速度计与陀螺仪）经过噪声滤波器预处理后，以2.56秒为固定窗口长度和50%重叠率进行采样（即每个窗口包含128个读数）。这些数据将用于训练LSTM模型来识别用户正在进行的活动类型。

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基于TensorFlow的LSTM-RNN在智能手机传感器数据集中进行六类人类活动识别的例子

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本研究利用TensorFlow框架下的长短期记忆递归神经网络（LSTM-RNN）模型，在智能手机传感器数据集上实现了对六种不同类型的人类日常活动的有效分类与识别。通过实验验证，该方法展现了较高的准确率和实用性，为智能设备理解人类行为提供了新的技术路径。使用智能手机数据集与长短期记忆递归神经网络（LSTM RNN）进行人类活动识别（HAR）。将运动类型分为六类：步行、上楼梯行走、下楼梯行走、坐下常设以及铺设。相较于传统方法，采用包含长短期记忆单元的RNN可以大大减少或完全不需要特征工程的过程。数据可以直接输入神经网络中，无需复杂的预处理步骤。对于活动识别的数据集而言，通常会使用大量的信号处理技术进行特征提取和工程设计。相比之下，在此例中的方法显得非常简单且直接。我们将利用Google开发的深度学习库TensorFlow来展示LSTM的应用，这是一种适用于序列数据或时间序列的人工神经网络模型。传感器信号（包括加速度计与陀螺仪）经过噪声滤波器预处理后，以2.56秒为固定窗口长度和50%重叠率进行采样（即每个窗口包含128个读数）。这些数据将用于训练LSTM模型来识别用户正在进行的活动类型。

利用TensorFlow在智能手机传感器数据集及LSTM RNN上的六类人类活动识别示例 - Guil...

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本文介绍了一种基于TensorFlow框架，在智能手机传感器数据集中应用长短期记忆递归神经网络（LSTM RNN）进行六类人类日常活动识别的方法。通过深度学习技术，该研究展示了在移动设备上实现智能感知和预测的潜力。用于人类活动识别的LSTM利用智能手机数据集和长短期记忆递归神经网络（RNN）进行分析。该系统将运动类型分为以下六类：行走、上楼梯行走、下楼梯行走、坐姿、站立以及卧姿。相比传统方法，使用包含长短期记忆单元（LSTM）的递归神经网络无需或几乎不需要特征工程处理，可以直接将数据输入到类似黑匣子的神经网络中进行建模和分析。

基于智能手机的人类活动识别数据集

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本数据集通过智能手机传感器收集人类日常活动信息，涵盖多种场景与行为模式，旨在促进智能生活研究与发展。类活动识别数据库是基于30名受试者的记录建立的，在进行日常生活活动（ADL）期间，他们携带了一个嵌入式惯性传感器的腰装智能手机。数据集中的每条记录提供以下信息：加速度计三轴加速度（总加速度）和估计的身体加速度；陀螺仪三轴角速度；包含时域和频域变量的561特征向量；活动标签以及参与实验主体的身份标识符。该实验在30名年龄介于19至48岁的志愿者中进行，每个人都在腰间佩戴了三星Galaxy S II智能手机，并进行了六项不同活动（行走、上楼、下楼、坐立、站立和躺卧）。

smartphone-dataset: 基于智能手机数据集的人类活动识别

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Smartphone-Dataset项目利用来自智能手机的数据集来分析和识别人类日常活动中包含的各种模式。该资源提供了丰富的传感器记录，如加速度计、陀螺仪等信息，支持研究人员在人机交互领域开展深入研究。为了使用智能手机数据集进行人类活动识别，请确保输入数据已放置在您的工作目录中。下载并解压缩文件后，“UCI HAR Dataset”目录应出现在工作目录内。此脚本依赖于plyr库，并假设该库已经安装完成。此外，脚本已在R版本3.2.1上进行了测试。

人类活动识别：基于智能手机传感器的Human-Activity-Recognition系统

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本研究开发了一套利用智能手机内置传感器数据的人体活动识别系统（Human Activity Recognition, HAR），旨在通过分析用户日常行为模式，实现对走路、跑步、骑车等不同活动类型的自动识别与分类。该系统具备高准确率及低能耗的特点，为智能健康监测和人机交互领域提供了新的解决方案。人体活动识别通过智能手机上的传感器来识别人类的活动。所需的技术包括加速度计、Matlab以及基本机器学习知识，并且需要Android环境的支持。在处理数据的过程中，原始数据数组长度为N，每个框架包含250个样本，相邻帧之间有重叠的50个样本。总的帧数量是frameNum，维度数是dimNum（8）。主要变量包括： - rawData：合并了一个活动的所有文件中的所有数据，大小为(N * 3)。 - frame：将rawData重塑成(frameNum * frameSize * 3)的形式。 - 框架标签和frameData：原始的三轴数据扩展后的维度和大小是(frameNum * frameLen * dimNum)。特征提取过程是从frameData中抽取，同时也会从训练数据集中进行特征提取。总的来说，只需要按照“数据处理”部分的操作步骤运行或遵循，并根据需要调整文件格式后将文件放入指定文件夹内即可。

人类行为识别研究——利用智能手机传感器数据的论文探讨.pdf

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本文档探讨了通过分析智能手机内置传感器的数据来进行人类行为识别的研究方法和技术进展，旨在为智能健康监测和人机交互领域提供新的视角。运用智能手机传感器数据进行人类行为识别研究在医疗服务、智能环境和网络空间安全等领域具有重要应用价值。然而，目前大多数分类方法的识别率较低，特别是在医疗服务领域表现不佳。为了提高行为活动的识别准确度，本研究首先采用稀疏局部保持投影降维技术对实验数据集进行特征约简，以获得最优的实验特征子集；随后使用随机森林集成分类器完成人类行为识别任务。实验结果显示，该方法不仅显著减少了所需的特征数量，还大幅提升了整体精度。

人类活动识别：基于UCI HAR数据集的机器学习应用

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本研究利用UCI HAR数据集进行机器学习分析，旨在提升对人类日常活动中动作行为的精准识别能力，为智能生活提供技术支持。在UCI HAR数据集上使用机器学习进行人类活动识别。

LSTM-CNN模型在HAR中的应用：用于人类活动识别

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本研究提出了一种结合LSTM和CNN优势的混合模型，专门应用于人体活动识别（HAR），显著提升了识别精度与效率。用于人类活动识别的LSTM-CNN模型的第一个可穿戴数据集包含了30位受试者的记录，在进行日常生活（ADL）活动中佩戴腰部安装式智能手机的同时被采集下来。每位参与者都在腰间携带了一部三星Galaxy S II手机，并进行了六项特定任务，从设备中的嵌入式加速度计和陀螺仪以50Hz的固定频率捕获了3轴线性加速度及3轴角速度的数据。标签是通过视频记录下来的，传感器信号经过噪声滤波器预处理后，在2.56秒的时间窗口（128个读数/窗口）以及50%重叠的情况下进行采样。从每个时间窗中计算了时域和频域的变量，从而生成了一个包含561个特征向量的数据集。另一个可穿戴数据集则记录了十名志愿者在执行十二项常见活动期间的身体运动及生命体征信息。放置于胸部、右手腕以及左脚踝上的传感器分别测量身体不同部位所经历的加速度、角速率和磁场方向，而置于胸部位置的传感器还提供了心电图（ECG）的数据记录功能。

利用智能手机内置传感器进行人体运动状态识别

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本项目致力于开发一种基于智能手机内置传感器的人体运动状态识别系统。通过分析加速度计、陀螺仪等数据，精准捕捉并解析用户日常活动模式，旨在提升健康管理与智能交互体验。为了应对当前智能手机对人体运动状态识别种类少且准确率低的问题，本段落提出了一种结合使用加速度传感器与重力传感器来分层识别人体运动的方法。首先通过分析加速度和重力加速度之间的关系，在惯性坐标系中确定一个不受手机方向影响的线性加速度值；接着基于人体运动频率的变化范围以及线性加速度矢量，识别脚步波峰及波谷的位置；最后从时域角度提取出线性加速度特征向量，并采用层次支持向量机方法进行分层分析以识别人体运动状态。实验结果显示该方案能够准确地识别六种常见的日常人体运动状态，其准确性达到了93.37%。