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人体行为活动的可穿戴传感器数据采集与识别研究.pdf

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简介：
本文档探讨了利用可穿戴传感器技术收集和分析人体行为活动数据的方法，并研究了如何有效识别这些活动中蕴含的信息。 人体行为活动的数据采集与识别基于可穿戴传感器技术，该技术通过感知行为数据来识别不同的行为类别，在移动健康看护、随身运动监测等领域具有广阔的应用前景，并受到了广泛的学术关注。

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  • 人体行为活动的可穿戴传感器数据采集与识别研究.pdf
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    本文档探讨了利用可穿戴传感器技术收集和分析人体行为活动数据的方法，并研究了如何有效识别这些活动中蕴含的信息。 人体行为活动的数据采集与识别基于可穿戴传感器技术，该技术通过感知行为数据来识别不同的行为类别，在移动健康看护、随身运动监测等领域具有广阔的应用前景，并受到了广泛的学术关注。
     
  • 人类活动识别的数据挖掘项目：利用多部位佩戴的可穿戴加速度传感器
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    本项目聚焦于通过数据挖掘技术分析多部位佩戴的可穿戴加速度传感器收集的人类日常行为数据，旨在精准识别和分类各种人体活动模式。 数据挖掘项目使用分布在身体不同位置的多个可穿戴式加速度传感器来识别人类活动。该项目是东北大学数据挖掘课程的一部分。在本项目中，我们实现了并评估了分类算法，该算法利用同时佩戴于身体各部位（主要为髋部、上臂、脚踝、大腿和手腕）上的设备收集的数据。通过采集、清理和预处理加速度计数据，从10秒窗口内提取出时域及频域特征，并与随机森林和支持向量机分类器相结合以对特定活动进行识别。 该算法基于实验室中33名参与者佩戴的加速传感器数据以及相应的注释标签进行了评估。采用留一受试者（LOSO）和十倍交叉验证策略来检验模型性能，其中对于髋部数据而言，在使用随机森林时获得了最佳分类效果，总体准确率达到80%以上。
     
  • 人体动作行为识别的研究综述
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    本文是一篇关于人体动作行为识别领域的研究综述。文章全面回顾了该领域的发展历程、关键技术和最新进展，并对未来的挑战与趋势进行了展望。适合相关研究人员参考阅读。 人体动作行为识别研究综述
     
  • 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。
     
  • 人体活动识别
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    人体活动识别是一门研究如何通过传感器数据来自动检测和分类人类日常活动中动作的技术。它广泛应用于健康监测、智能家居及虚拟现实等领域，旨在提高人们的生活质量与便利性。 人类活动识别项目旨在建立一个模型来预测人的日常行为动作，包括行走、上楼、下楼、坐立和躺卧。该项目的数据来源于30位参与者（在数据集中被称为主题），他们佩戴智能手机于腰部进行不同类型的活动。这些传感器记录了加速度计与陀螺仪的信号变化。 具体来说，通过使用手机中的加速度计和陀螺仪来收集“三轴线性加速”(tAcc-XYZ) 和 “三轴角速率” (tGyro-XYZ)，其中前缀 t 表示时间维度，后缀 XYZ 则代表在 X、Y 及 Z 三个方向上的信号。 此外，实验过程还通过视频进行录制，并由人工对数据进行了标记。
     
  • 气体传感器浓度ADC数据采集与WiFi传输
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    本项目聚焦于开发一套集成系统，用于精确采集气体传感器检测到的不同气体浓度的ADC数据，并通过WiFi实时传输这些数据至远程服务器或终端设备，以实现实时监控和数据分析。 基于STM32单片机的气体传感器浓度数据采集程序包括查询法和中断法两种实现方式，这是本人刚完成的一个项目代码，可以直接下载到单片机上使用。
     
  • 关于视频监控中人体行为识别的研究
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    本研究致力于探索和开发先进的算法和技术，以提高视频监控系统对人体行为的识别精度与效率，增强公共安全及隐私保护措施。 我们提出了一种人体行为识别模型及前景提取方法。针对人体运动过程中可能出现的新行为问题，该模型采用分层Dirichlet过程聚类技术来分析人体特征数据，并判断是否存在未知的行为模式；对于包含新行为的特征向量，则使用无限隐Markov模型进行有监督学习，由管理者将新的行为模式添加到规则与知识库中。当知识库中的行为模式积累至一定规模时，系统可以实现无监督的人体行为分析，通过高效的Viterbi解码算法完成这一过程。 在前景提取方面，我们提出了一种结合背景边缘模型和传统背景模型的方法，以有效避免光照、阴影等外部因素对识别准确性的影响。实验结果表明，在实时视频监控场景中，本方法具有独特的优势，并且能够有效地进行人体行为的识别分析。
     
  • 利用MAX30100可穿戴脉搏传感器进行Arduino项目开发
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    本项目介绍如何使用MAX30100模块结合Arduino平台开发可穿戴健康监测设备，专注于心率和血氧饱和度测量。 本段落将详细介绍如何使用MAX30100可穿戴式脉冲传感器与Arduino集成开发一个监测心率及血氧饱和度（Pulse Ox）的项目。该项目结合了医疗设备技术、开源硬件以及可穿戴设备的概念，为DIY健康监控提供了新的可能性。 MAX30100是一款集成了心率和血氧饱和度测量功能的传感器模块，内置红外光与红色LED光源及两个光电探测器，用于检测血液中的光线吸收变化。这种变化能够反映血液中氧气含量的变化，并据此计算出血氧饱和度值。此外，该设备还能通过识别脉搏波形来确定心率。 所需组件包括： 1. MAX30100传感器模块 2. ProtoCentral转接板（用于简化与Arduino的连接） 3. Arduino开发版（如Uno或Nano型号） 4. 数据线 5. 可穿戴设备外壳材料 具体连接步骤如下： 1. 将MAX30100 I2C地址引脚（SDA和SCL）分别接至Arduino对应端口，通常为A4 (SDA) 和 A5 (SCL); 2. MAX30100电源接口(VDD, GND)需连接到Arduino的5V及GND; 3. SDO与INT引脚可选择性地连接至数字输入针脚或保持断开状态。 接下来，需要编写代码实现MAX30100和Arduino之间的通信。这包括理解I2C协议以及如何读取并解析传感器数据，推荐使用Wire库来处理相关操作。根据文档指引配置好所需库后，便可在程序中设置传感器的工作模式（例如心率测量或血氧饱和度监测），然后定期获取输出信号。 这些信号由光电探测器接收的光强度组成，并随血液流量波动变化。通过分析此类数据可以提取脉搏波形并进一步计算出心率值。 为了实现可视化，可以通过串口监视器将Arduino连接至PC显示实时监控结果；或者使用WiFi或蓝牙模块发送监测数据到手机/电脑上展示。此外还可以采用Processing等软件工具创建直观的图形界面以呈现心率及血氧饱和度数值。 对于信号处理和分析MAX30100输出信息，例如滤波、峰值检测以及计算心率算法等内容可能在相关文档中有详细说明。这些技术是提取有效数据的关键步骤。 综上所述，将MAX30100与Arduino结合使用可以构建一个强大的可穿戴健康监测系统。这不仅有助于学习传感器技术和嵌入式编程知识，还为个人健康管理提供了一种经济实惠且个性化的解决方案。随着物联网和可穿戴设备技术的不断进步，此类应用的发展前景十分广阔。
     
  • 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。
     
  • STM32F103ZET6 两路MPU6050传感器数据采集（可直接运行）
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    本项目实现基于STM32F103ZET6微控制器对两个MPU6050传感器的数据同步采集，代码开源并可直接在开发板上运行。 通过STM32利用I2C总线采集两路MPU6050的姿态信息，并移植DMP库进行姿态数据融合，从而解算出物体运动的姿态角信息。