2、基于可穿戴传感器的人体活动识别：方法与实验结果

最新推荐文章于 2025-10-17 12:14:47 发布
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分类专栏： 深度学习赋能人类活动识别 文章标签： 人体活动识别 可穿戴传感器 混合方法
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基于可穿戴传感器的人体活动识别：方法与实验结果

1. 数据集支持的时间窗口生成技术

在人体活动识别（HAR）研究中，不同的数据集支持不同的时间窗口生成技术。以下是一些常见数据集所支持的技术：
| 数据集 | 完全非重叠窗口 | 半非重叠窗口 | 留一试验法 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| MHealth | ✓ | ✓ | ✓ |
| USCHAD | ✓ | ✓ | ✓ |
| UTD - 1 | ✓ | ✓ | ✓ |
| UTD - 2 | ✓ | ✓ | ✓ |
| WHARF | ✓ | ✓ | ✓ |
| WISDM | ✓ | ✓ | ✓ |
| OPPORTUNITY | ✗ | ✓ | ✗ |

2. 不同的人体活动识别方法
2.1 手工特征方法

手工特征方法通常先从数据集中提取重要特征，然后应用经典机器学习技术。例如，有研究在WISDM数据集上，为每个传感器读数提取特征，并分析了多层感知器（MLP）、J48和逻辑回归三种分类器，MLP表现最佳，准确率达到91.7%。还有研究提出使用J48、逻辑回归和多层感知器的投票分类器，评估指标包括混淆矩阵、AUC、F - 度量和每个类别的准确率。可以推断，平均加速度（Average - A）、标准差（Standard Deviation - SD）、平均绝对差（Average Absolute Difference - AAD）、平均合成加速度（Average Resultant Acceleration - ARA）等特征是基于传感器的HAR的最佳代表性特征，因为它们与深

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基于可穿戴传感器的人类活动识别的自动标记框架
04-12
基于可穿戴传感器的人类活动识别的自动标记框架是一种能够自动识别并标记人体活动数据的技术方案。这一框架的核心目标是为了减少在进行有监督学习方法训练时，对原始数据进行标记所需的繁重劳动。通常来说，手工标记...
基于传感器的HAR任务PyTorch实战
m0_52161961的博客
04-17 3179
分类网络包括：【CNN, LSTM, ResNet, Res2Net, ResNext, SKNet, ResNest, Channel_Attention_Net, Spatial_Attention_Net, DCN, MobileNet, ShuffleNet, Dilated_Convolution, VIT, Swin】预处理方法包括：滑窗切割重采样、插值、标准化等。端到端HAR流程，欢迎交流学习。整理了7个公开数据集【
4、基于可穿戴传感器网络的人体活动识别方法及应用
green的博客
07-10 48
本博客围绕基于可穿戴传感器网络的人体活动识别方法及其应用展开，详细介绍了数据处理、特征提取与选择、活动识别算法等内容，并提出了一种结合RLDA特征选择和K-SVD字典学习的稀疏表示识别方法。实验结果表明，该方法在识别精度上优于传统分类算法。此外，博客还探讨了可穿戴传感器在人体交互同步分析中的应用，展示了其在医疗保健和智能交互领域的广阔前景。
3、基于可穿戴传感器网络的人类活动识别方法
docker8compose的博客
07-15 63
本文介绍了一种基于可穿戴传感器网络的人类活动识别方法，结合硬件设计与算法优化，实现了对人体运动的高精度跟踪与识别。系统利用MPU9250传感器节点和ZUPT辅助扩展卡尔曼滤波器（EKF）进行数据融合，通过帧频谱检测器（FSD）准确识别零速度区间（ZVI），提高了定位和方向估计的精度。实验结果表明，该方法在定位误差和关节角度估计方面优于传统方法，具有广泛的应用前景，包括医疗领域的步态监测、跌倒检测、疲劳监测以及体育领域的运动分析和智能训练。
5、可穿戴传感器网络助力人体活动识别
docker8compose的博客
07-17 65
本博文探讨了可穿戴传感器网络在人体活动识别中的广泛应用与潜力。文章首先分析了基于惯性测量单元（IMU）和姿态估计算法（如ESKF）的可穿戴步态分析系统在帕金森病临床评估中的应用，展示了其在步长和足部间隙测量方面的高精度。随后，文章介绍了体域网如何用于智能体育表现分析，通过传感器和脑电波监测研究骑手与马的互动。此外，还比较了传统机器学习算法与深度学习在活动识别中的优劣，强调了深度学习自动特征提取的优势。最后，文章探讨了可穿戴传感器在轮椅使用者坐姿监测中的重要性，提出了预防肌肉骨骼疾病和溃疡的解决方案。尽管可穿
24、基于混合深度学习的可穿戴传感器人体活动识别方法
tomato的博客
09-04 27
本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合深度学习模型——CNN-LSTM，用于可穿戴传感器的人体活动识别（HAR）。该模型在MHEALTH、OPPORTUNITY和HARTH三个基准数据集上分别取得了99.07%、95.2%和94.68%的高准确率，显著优于传统CNN、LSTM及其他混合模型。文章详细介绍了模型结构、特征提取流程及实验结果，并对比了不同数据集上的现有方法，展示了CNN-LSTM在时空特征提取与分类性能上的优势。未来研究方向包括模型优化、多模态信息融合及在智能
61、利用低成本可穿戴传感器实现实时跌倒检测和活动识别
sugar的博客
10-17 31
本博客介绍了一种基于低成本可穿戴传感器（Wii遥控器）的实时跌倒检测与活动识别系统。该系统通过加速度计数据采集，结合信号处理、滑动窗口分割、多维特征提取及隐马尔可夫模型（HMM）分类，实现了对13种人类活动（含跌倒）的高精度识别。实验在12名受试者的数据集上进行，10折交叉验证平均F值达91.55%，留一法评估为83.6%。系统具备成本低、易部署、实时性强等优势，在居家养老、康复护理和智能健康管理等领域具有广泛应用前景。
7、智能可穿戴设备助力：摩托车头盔检测与人体活动识别技术解析
u5v6w7的博客
09-19 56
本文探讨了深度学习技术在摩托车骑手头盔检测和基于智能手表传感器的人体活动识别中的应用。在头盔检测方面，CNN模型结合Grad-CAM技术展现出优越性能，但存在像素聚焦偏差问题，可通过数据优化改进；在人体活动识别方面，引入类层次结构的分支CNN（B-CNN）模型显著提升了识别准确率与F1分数，尤其B-VGG16表现最佳。研究还对比了多种模型性能，分析了实际应用场景及面临的挑战，并展望了未来在数据增强、模型融合与可解释性等方面的发展方向。
48、可穿戴传感器与文本挖掘模板的研究进展
ee345的博客
08-26 31
本博客介绍了可穿戴传感器在人体活动识别中的应用、文本挖掘中问题模板的开发与评估，以及乳腺图像分割技术的研究进展。可穿戴传感器结合模糊算法实现了高精度的静态和动态运动识别；文本挖掘实验表明‘列表’格式的问题模板在收集关键词数据时更加稳定有效；乳腺图像分割技术基于对数正态分布和分裂-合并策略，提高了病变分类的准确性。这些研究成果在健康监测、教育和医学诊断等领域具有广泛的应用价值。
8、基于匿名二元传感器的同步跟踪与活动识别
desk3的博客
09-30 35
本文提出了一种基于匿名二元传感器的同步跟踪与活动识别（STAR）方法，旨在解决老龄化社会中自动健康监测的需求。通过使用运动探测器、断束传感器、压力垫和接触开关等低成本、隐私友好的传感器，结合RFID身份识别技术，构建了一个可在家庭环境中长期运行的监测系统。采用Rao-Blackwellised粒子滤波器（RBPF）方法有效处理多居住者的状态估计与传感器数据关联难题，实现了房间级人员定位、数量统计、身份识别及运动状态判断。实验结果表明，该方法在模拟和真实环境中均具有较高的准确率与鲁棒性，尤其在隐私保护和部署成
285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据（2003-2023年）
11-25
01、数据简介 共八个矩阵，各类矩阵通过量化空间关系，为区域政策制定（如交通规划、产业布局）和学术研究（如空间溢出效应、区域收敛）提供关键工具，需根据研究目标灵活选择或组合使用。 数据名称：285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据 数据年份：2003-2023年 参考文献：邵帅,李欣,曹建华,杨莉莉.中国雾霾污染治理的经济政策选择——基于空间溢出效应的视角[J].经济研究,2016,51(09):73-88. 02、相关数据 地级市人均GDP、空间邻接矩阵、空间经济距离矩阵（GDP）、空间地理距离矩阵（经纬度）、空间地理距离倒数平方矩阵（经纬度）、经济地理权重矩阵（GDP和经纬度）、经济地理嵌套矩阵（GDP和经纬度）、空间经济矩阵（非对称）、空间经济地理矩阵（非对称）、纬度、经度、距离
【影视数据分析】基于C++的多维度可视化系统设计：实现高效实时数据处理与交互式决策支持 项目介绍 基于C++的影视数据可视化系统设计和实现的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
11-25
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的影视数据可视化系统的设计与实现，旨在应对影视行业海量、多源数据带来的分析挑战。系统利用C++的高性能优势，实现了大规模数据的高效处理与实时更新，支持多维度数据分析，涵盖票房、用户评价、社交媒体热度等，并通过柱状图、折线图、热力图、词云等多种可视化方式直观展示数据。项目强调用户友好的界面设计、跨平台兼容性、可扩展性与可定制性，结合创新的交互设计，提升用户体验与决策效率。系统不仅服务于影视创作者和营销团队，也为行业数字化转型和创新发展提供数据驱动的支持。; 适合人群：具备一定C++编程基础，从事数据分析、可视化开发或影视行业技术研究的研发人员、软件工程师及高校学生。; 使用场景及目标：①学习如何利用C++构建高性能数据可视化系统；②掌握多源数据融合、实时处理与图形渲染的技术方案；③为影视项目提供数据支持，优化内容创作与市场策略； 阅读建议：建议结合文中提到的模型设计与示例代码进行实践，重点关注数据处理流程、可视化模块实现及系统架构设计，同时可联系作者获取完整代码与GUI资源以加深理解。
CSS插入图片方法[可运行源码]
11-25
本文详细介绍了在CSS中插入图片的多种方法，包括使用background-image属性和background简写属性。通过设置不同的背景属性值，如background-color、background-position、background-size等，可以灵活控制背景图片的显示效果。文章还提供了具体的HTML示例代码，展示了如何在实际项目中应用这些属性。此外，还解释了背景图像默认位于元素左上角并在水平和垂直方向上重复的特性，以及如何通过background-repeat属性调整平铺方式。
jQuery与HTML设置只读/禁用属性[项目代码]
11-25
本文详细介绍了在jQuery和HTML中如何设置和移除表单元素的只读（readonly）和禁用（disabled）属性。在jQuery部分，通过attr()和removeAttr()方法演示了属性的动态操作，并对比了readonly与disabled的区别：disabled会阻止元素获取焦点且表单提交时排除该字段，而readonly仅限制编辑但仍可聚焦和提交。HTML部分列举了三种实现方式（onfocus=this.blur()、readonly、disabled），并附代码示例说明其视觉效果及交互差异（如灰色显示、Tab键切换等）。最后指出两者可结合使用，并补充了CSS屏蔽输入的技巧。
SQL编码规范指南[项目源码]
11-25
本文详细介绍了SQL编码规范的重要性及其具体实施方法。规范化的SQL代码能显著提升可读性、便于问题定位和团队协作。文章强调了大小写的正确使用、单引号与双引号的应用场景、缩进对齐原则、禁止使用SELECT *操作、注释的添加规范以及子句的排版规则等关键点。此外，还提供了表别名的命名建议、字段逗号放置位置等实用技巧，旨在帮助开发者编写清晰、整齐、结构化的SQL代码，从而提升编程效率和代码质量。
Layui输入事件监听[代码]
11-25
本文详细介绍了Layui框架中各种表单元素的输入事件监听方法，包括单选框、复选框、下拉菜单、输入框内容变动以及提交按钮的监听。通过示例代码展示了如何实时获取用户输入的值、监听表单元素的变化以及处理提交事件。此外，还提供了带注释的代码片段，帮助开发者理解每个事件监听器的具体功能和用法。这些方法可以广泛应用于表单验证、动态数据更新等场景，提升用户交互体验。
UAC-BOF-Bonanza[项目源码]
11-25
UAC-BOF-Bonanza is a GitHub repository that compiles various UAC (User Account Control) bypass techniques, weaponized as Beacon Object Files (BOFs). The project includes a module for the Havoc C2 Framework and extension.json files for Sliver C2, enabling users to leverage these bypass methods in red team operations. Techniques include exploiting elevated COM objects, registry modifications, DLL hijacking, and SSPI token forgery. The repository provides detailed usage instructions, OpSec considerations, and credits to original researchers. All bypasses were tested on Windows 10 and 11, though they may be detected by SOCs and EDR solutions. The project is licensed under GPL-3.0 and includes standalone implementations for each bypass.
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）
11-25
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现），属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法，通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力，适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码，还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析，体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外，文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景，展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群：具备一定编程基础和优化理论知识，从事科研工作的研究生、博士生及高校教师，尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员；熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的连续空间优化问题，如函数优化、参数辨识、工程设计等；②作为新型元启发式算法的学习与教学案例；③支持高水平论文复现与算法改进创新，推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用； 其他说明：资源包含完整Matlab代码和复现指导，建议结合具体应用场景进行调试与拓展，鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
可穿戴传感器活动识别：基于多位置数据挖掘研究
在该项目中，研究者们利用放置在人体不同部位（如髋部、上臂、脚踝、大腿和手腕）的可穿戴加速度传感器进行数据采集，并应用数据挖掘技术识别人类的活动。该方法和结果对健康监测、运动训练、行为分析等领域具有重要...
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