15、延长电池寿命的高效传感与分类及工业4.0中机器学习在活动识别的应用

最新推荐文章于 2025-09-23 11:29:06 发布

docker8compose

最新推荐文章于 2025-09-23 11:29:06 发布

阅读量29

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：活动识别机器学习工业4.0

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/docker8compose/article/details/149798735

智能物联网环境下的活动识别与预测专栏收录该内容

19 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

延长电池寿命的高效传感与分类及工业4.0中机器学习在活动识别的应用

1. 活动识别方法评估

为评估所提方法的泛化性，选用“PAMAP2 Physical Activity Monitoring”数据集。该数据集选取了12种活动，涵盖各强度组的4种活动，如躺、坐、站、电脑工作、步行、上下楼梯、北欧式健走、跑步、骑车、跳绳和踢足球等。数据采样频率为100Hz，针对不同强度活动进行降采样，轻强度为2Hz，中等强度为6Hz，剧烈强度为10Hz，处理位于人体胸部的IMU数据，且仅将加速度计和磁力计数据输入分类器。