25、基于深度学习的人体活动识别与番茄仓储监测研究

基于深度学习的人体活动识别与番茄仓储监测研究

人体活动识别（HAR）和农业仓储监测是计算机科学与农业领域的重要研究方向。前者在计算机视觉、人机交互等领域有广泛应用，后者则关乎农产品的质量和经济价值。本文将探讨基于深度学习的人体活动识别方法，以及利用物联网技术进行番茄仓储监测的方案。

1. 深度学习架构在人体活动识别中的应用

在深度学习架构中，卷积神经网络（CNN）是最常用的网络架构。Basly 等人使用的第一个深度 CNN 训练数据集包含超过 1500 万张带标签的图像。由于其出色的效果，CNN 被广泛应用于多个模式识别领域。与传统机器学习方法不同，CNN 可以自动学习一些代表性特征。Swathi 等人使用 CNN 进行特征提取，随后设计多层感知器进行分类。为了利用庞大的图像数据集（如 ImageNet）对 CNN 进行预训练，可以生成或丢弃更多的训练案例，或者将 HAR 转化为静态图像分类问题。

深度学习架构还包括生成模型和判别模型：
- 生成模型 ：新的公式符合数据分布并降低数据维度。其主要目标是理解数据分布，包括与每个类别对应的属性，以重建训练集的初始真实数据分布。自动编码器、变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）是最广泛使用和有效的技术。例如，它为电影中的异常活动识别提供了一个端到端的深度学习模型，其中两个网络在识别过程中既相互竞争又相互协作，类似于 GAN 结构。
- 判别模型 ：这些监督系统使用由多个隐藏层组成的分层学习模型，将原始数据输入分类为多个输出类别。深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）和 CNN 是最受欢迎的。它们考虑长期时间卷积设计，将 LS