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smartphone-dataset: 基于智能手机数据集的人类活动识别

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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）。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • BandMyo-Dataset: 用于基于sEMG的手势识别的数据集
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    BandMyo-Dataset是一个专为基于表面肌电图(sEMG)的手势识别研究设计的数据集。它包含丰富且多样的手势信号，有助于提升穿戴设备的用户体验和精确度。 BandMyo数据集是一个用于基于sEMG的手势识别的数据集合，受试者在前臂佩戴了一个Myo臂章来收集数据。该数据集中包含15个静态手势（如图所示）。研究招募了六名参与者进行实验，其中包括四名男性和两名女性，年龄范围从21岁到26岁。 参与人员根据视频指导执行所有15种手势，并同时记录下sEMG信号。完成一次完整的手势序列后，受试者会休息片刻然后重复上述步骤。整个过程总共进行了八次循环，每次循环中参与者所处的环境或条件有所不同。 如果希望使用这个数据集，请参考文献：@article {zhang2021feature，title = {一种基于高密度sEMG的手势识别的特征自适应学习方法}，作者= {Zhang，Yingwei and Chen，Yiqiang and Yu，Hanchao和Yang。
     
  • 车牌识别用的人工智能数据集
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    本数据集专为训练和评估车牌识别系统中的人工智能算法设计，包含大量车辆图像及标注信息，旨在提升模型在各种复杂环境下的准确性和鲁棒性。 在机器学习项目中，数据集通常被分为训练集、测试集和验证集三个部分。训练集用于模型参数的调整与优化；测试集则用来评估最终模型的效果；而验证集主要用于选择最佳超参数以及防止过拟合现象的发生。这种划分方式有助于提高算法性能并确保其泛化能力。
     
  • 图像识别的数据集合（dataset）
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    图像识别的数据集合是一系列用于训练和测试计算机视觉算法的大规模标注图片库，涵盖多种场景与物体类别。 图像识别数据集包含了用于训练和测试图像识别模型的图片集合。这些数据集通常包含大量标记的样本，以便机器学习算法能够从其中学习并进行准确的图像分类、检测或分割等任务。