3、基于可穿戴传感器网络的人类活动识别方法

最新推荐文章于 2025-10-11 12:00:44 发布
最新推荐文章于 2025-10-11 12:00:44 发布
阅读量63 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 智能物联网环境下的活动识别与预测 文章标签： 可穿戴传感器 人类活动识别 姿态校准
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/docker8compose/article/details/149798667

基于可穿戴传感器网络的人类活动识别方法

1. 引言

人工智能、大数据、5G 和物联网（IoT）的飞速发展，通过新产品、新技术、新产业和新模式的创新，给人类生活方式和社会结构带来了重大变革。在这些变革性发展中，智能传感器等可穿戴设备发挥着关键作用。由于计算机视觉存在空间和时间限制、潜在隐私侵犯以及高能耗等问题，人们的注意力逐渐转向基于传感器的方法。传感器体积小巧、成本低廉且计算能力强大，推动了可穿戴传感设备的发展，使其能够无缝融入日常生活，实时检测人类活动和情绪。

可穿戴传感器具有灵活性、易用性、耐用性和成本效益等优点。它们与用户的紧密接触能够识别用户行为，提取个性化的行为和认知数据，从而更好地理解用户意图。因此，可穿戴传感器网络在人类活动识别的各个领域都有广泛应用，包括但不限于手势识别、体育活动监测、日常行为识别、家庭健康监测等。其在医疗领域的应用潜力尤为突出，涵盖了中老年人和帕金森患者的步态监测、半自理人群（如偏瘫和中风患者）的跌倒检测、驾驶员的疲劳监测以及痴呆患者的行为监测等。

2. 系统概述

接下来将深入探讨系统硬件、算法设计和验证过程。下面的流程图展示了该技术的系统架构： 

graph LR
    A[传感器节点] --> B[无线传输]
    B --> C[主机单元]
    C --> D[数据处理与分析]
    D --> E[活动识别结果]
2.1 系统概述
  • 硬件平台 ：由大连理工大学智能系统实验室设计的硬件配置，包
订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
5、基于可穿戴传感器网络的人类活动识别技术应用
b0c1d2的博客
09-24 36
本文探讨了基于可穿戴传感器网络的人类活动识别技术在多个领域的应用。在智能医疗方面，利用惯性传感器和体域网对帕金森病患者的步态进行精确分析，评估其运动功能障碍；在智能体育领域，通过多传感器节点研究骑手与马的互动行为，区分不同技能水平的骑行特征；此外，还介绍了该技术在轮椅使用者坐姿监测中的应用，以预防久坐引发的健康问题。文章比较了多种姿态估计算法的性能，并强调深度学习在动作识别中的优势。整体展示了可穿戴传感器网络在医疗、体育和健康监测中的广泛潜力。
14、基于可穿戴传感器的下肢运动识别多分辨率卷积神经网络
u5v6w7的博客
09-26 30
本研究提出了一种基于可穿戴传感器的下肢运动识别方法，采用多分辨率卷积神经网络（MR-CNN）从惯性信号中自动提取高级特征并实现高精度分类。利用公开的HARTH数据集进行实验，通过5折交叉验证评估模型性能，并与CNN、LSTM及CNN-LSTM等基准模型比较。结果表明，MR-CNN在F1分数上达到94.76%，优于其他模型，尤其在行走、跑步和静态活动中表现优异。该方法无需手工特征设计，具有较强的泛化能力，为康复监测、智能假肢和人机交互等应用提供了有效技术支持。
用于可穿戴传感器的人类活动识别、健康监测和行为建模的大型语言模型
程序员石磊
07-15 1613
可穿戴技术的普及使得传感器数据的大量生成成为可能，为健康监测、活动识别和个性化医疗的进步提供了重要机会。然而，这些数据的复杂性和规模也带来了建模和分析的巨大挑战，从时间序列建模到深度学习技术，各种方法相继应用。最新的前沿是采用大型语言模型（LLMs），如GPT-4和Llama，用于通过可穿戴传感器数据分析、建模、理解和生成人类行为。这篇综述探讨了将LLMs应用于基于传感器的人类活动识别和行为建模的当前趋势和挑战。综述提供了可穿戴传感器数据与LLMs交叉领域的全面概览，探讨了当前的状态和未来前景。
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
3、基于混合五层网络的传感器个人活动识别研究
yhn45678901的博客
08-04 13
本研究提出了一种基于混合五层CNN-LSTM网络的个人活动识别（PAR）方法，利用智能手机内置加速度计和陀螺仪的三轴数据进行人类活动分类。通过结合CNN的空间特征提取能力和LSTM的时间序列建模优势，该模型在UCI-HAR数据集上实现了99.39%的准确率，优于多种现有方法。研究还采用贝叶斯优化调整超参数，并系统比较了不同LSTM变体的性能。实验结果表明，混合深度学习架构显著提升了活动识别精度。尽管当前研究基于实验室环境且未涵盖过渡行为识别，但其在智能家居、医疗监护和体育健身等领域具有广泛应用前景。未来工作
87、基于传感器的人类活动识别算法比较分析
08-26 40
本文对基于传感器的人类活动识别技术进行了全面分析，重点比较了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、极端梯度提升（XGBoost）和多层感知机（MLP）在活动识别中的性能。文章详细介绍了数据预处理步骤，包括数据分割和特征提取，同时探讨了不同模型的架构、训练过程和适用场景，并结合实际应用案例和未来趋势展望了该技术的发展前景。
12、基于机器学习的人类活动识别框架
wdx0123456的博客
10-04 30
本文提出了一种基于机器学习的两阶段人类活动识别（HAR）框架，利用智能手机内置加速度计实现对坐、站、走、爬楼梯等日常活动的准确识别。该框架通过第一阶段选择最优训练设备位置与分类器组合，第二阶段采用集成学习方法提升模型泛化能力，有效应对设备配置差异和使用行为变化带来的挑战。系统流程涵盖数据收集、预处理、特征提取、特征选择与分类，具有高准确性和广泛适用性，可应用于医疗康复、健康监测及智能环境等领域。
基于RNN的可穿戴活动预测
i3j4k5的博客
10-11 390
本文提出一种基于可穿戴传感器和循环神经网络（RNN）的活动预测系统，利用边缘设备进行实时健康监测。系统融合多模态传感器数据，在MHEALTH数据集上实现了99.69%的平均预测准确率，显著优于传统HMM和DBN方法，验证了其在智能医疗中高效、鲁棒的应用潜力。
16、从网络安全视角看人类活动识别算法
q3r4s5t的博客
10-09 35
本研究从网络安全视角出发，探讨基于传感器的人类活动识别（HAR）算法，利用UCI公开数据集，结合加速度计和陀螺仪数据，通过K-NN、SVM和人工神经网络（ANN）等分类器进行活动识别。研究涵盖数据收集、特征提取、预处理及分类建模全过程，并以准确率、召回率、F1分数等指标评估模型性能。结果表明，SVM在多次迭代中表现最优，ANN通过t-SNE可视化展示了良好的数据分布分离性。文章还讨论了特征选择方法对模型效果的影响，并提出未来可结合群体优化与强化安全措施，提升HAR系统在网络安全环境中的应用能力。
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...
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。
微信小程序二维码生成[源码]
11-25
本文介绍了在微信小程序中使用weapp-qrcode.js生成二维码的方法。首先需要在页面中引入weapp-qrcode.js文件，然后在wxml中添加canvas元素用于绘制二维码。通过创建QRCode实例并传入canvas的id、文本内容、宽度、高度、颜色等参数，即可生成二维码。其中，text参数为需要转换为二维码的字符串，width和height设置二维码的尺寸，colorDark和colorLight分别设置二维码的两种交替颜色，correctLevel参数用于设置二维码的准确度。如需重新生成二维码，可调用makeCode方法并传入新的文本内容。
基于深度多任务学习的可穿戴传感器人类活动识别模型
AROMA（Activity Recognition with Optimized Multi-task Architecture）是一种基于深度多任务学习框架的人类活动识别方法，其核心目标是利用可穿戴传感器数据实现对简单与复杂人类活动的高效、准确识别。该方法由...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值