activity recognition
时间: 2023-04-21 08:01:58 浏览: 82
活动识别是一种通过使用传感器技术和机器学习算法来识别人类活动的方法。它可以帮助我们了解人们的日常活动,例如步行、跑步、骑自行车、开车、坐着、站着等等。这种技术可以应用于健康监测、智能家居、运动跟踪等领域。
相关问题
lstm-human-activity-recognition
LSTM(长短期记忆)是一种深度学习模型,被广泛应用于许多人工智能任务中。人类活动识别也是一个需要使用LSTM模型的任务。人类活动识别是指从传感器中收集的数据中,识别人类的行为。这些行为可以包括步行、跑步、垂直行走、骑车等等。
使用LSTM模型进行人类活动识别的过程包括以下步骤:首先,收集人类活动的数据,例如加速度计和陀螺仪的读数。接下来,对数据进行预处理和特征提取,例如计算加速度计的幅值、频率和方向。然后,将提取的特征输入到LSTM模型中进行训练,以捕捉不同活动之间的动态模式。最后,使用训练好的模型来预测新数据中的人类活动。
LSTM模型在人类活动识别中的应用具有多方面的优势。首先,LSTM模型可以处理时序数据,例如一个人在不同时间执行的不同活动,因此比其他机器学习模型更适用于此类任务。其次,LSTM模型可以自适应地学习人类活动的动态模式,并在新数据上进行预测,因此可以获得更好的识别精度和鲁棒性。此外,LSTM模型可以处理多通道数据,例如加速度计和陀螺仪的读数,并从中提取更丰富的特征,从而提高人类活动识别的准确性。
总之,LSTM模型是一种非常流行的深度学习模型,被广泛用于人类活动识别中。它可以处理时序数据、自适应地学习人类活动的动态模式,并处理多通道数据,因此可以获得更好的识别精度和鲁棒性。
深度学习行为预测的链接
以下是一些深度学习行为预测的链接:
1. "Deep Learning-Based Human Action Recognition: A Survey" - https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8947388
2. "Human Action Recognition Based on Deep Learning: A Review" - https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-018-1111-5
3. "Deep Learning for Human Activity Recognition: A Survey" - https://arxiv.org/abs/1812.05205
4. "A Comprehensive Survey on Deep Learning for Action Recognition" - https://arxiv.org/abs/2001.06820
5. "Human Activity Recognition Using Deep Learning: A Review" - https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405452619300328
6. "Deep Learning-Based Activity Recognition: A Review" - https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405452620301828
7. "Deep Learning for Human Activity Recognition: A Comprehensive Review" - https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405452618300044
这些链接提供了关于深度学习在行为预测方面的最新研究和进展的综述。它们涵盖了各种应用,如人类行为识别、运动分析、人类姿势估计等。