摄像头或其它传感器需能识别 3 种不同的人体动作（站到坐、坐到站、站到躺、躺到 站、跌倒），人体动作同一个人单一环境识别准确率大于 70%以上。

### 回答1：
要达到这个目标，你需要进行以下步骤：

1. 选择适当的传感器：摄像头是一种常见的传感器，但也可以考虑其他类型的传感器，如深度相机或红外传感器。

2. 收集数据：使用选择的传感器收集各种人体动作的数据，包括站到坐、坐到站、站到躺、躺到站、跌倒等。数据应涵盖不同人的动作，并尽可能使用不同的环境和背景。

3. 数据预处理：对数据进行预处理，例如去除噪声和标准化数据。

4. 训练模型：使用机器学习算法，如深度神经网络，训练模型。可以使用常见的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。

5. 评估模型：使用测试数据集评估模型的性能。应该使用交叉验证方法来减少评估误差。

6. 优化模型：根据评估结果对模型进行调整和优化。可能需要尝试不同的算法、超参数和架构。

7. 部署模型：将模型部署到实际环境中并进行测试。如果性能不够好，则需要进一步调整和优化模型。

通过以上步骤，你可以开发一个能够识别不同人体动作的AI系统，准确率可以达到70%以上。

### 回答2：
现如今，随着科技的不断进步，摄像头或其它传感器的发展也取得了巨大的突破。为了能够准确识别人体动作，我们可以通过以下方法来实现大于70%的准确率。

首先，我们可以使用计算机视觉技术来分析摄像头捕捉到的图像。通过对人体关键点的检测和姿态估计，我们可以准确地了解每个人体部位的位置和动作。通过训练机器学习模型并利用大量的样本数据，我们可以提高识别的准确率。例如，可以使用卷积神经网络来对图像进行特征提取和分类，从而准确识别人体动作。

其次，为了进一步提高准确率，我们可以结合其它传感器的数据。例如，通过与加速度计或陀螺仪等传感器的数据融合，可以更加准确地判断人体的姿势和动作。这样可以弥补图像分辨率较低或者遮挡情况下的不足。

另外，我们可以通过增加环境信息来提高识别准确率。例如，在室内环境中，可以结合温湿度、光照等信息，通过机器学习算法将这些信息与人体动作识别进行关联，从而提高准确率。另外，利用声音或者红外线传感器等辅助信息，也可以进一步提升识别的准确性。

最后，持续的优化和改进也是提高准确率的关键。通过对模型进行迭代训练，利用更多的样本数据和优化算法，不断优化模型的性能。同时，及时反馈用户的使用体验和反馈也能够帮助我们发现问题并及时进行修复和改进。

总之，通过以上方法的综合应用，我们有望实现摄像头或其它传感器在人体动作识别方面的准确率达到70%以上。当然，在实际应用中仍然面临许多挑战，但随着科技的不断进步，我们相信在不久的将来人体动作识别技术会得到更大的突破，并为我们的生活带来更多便利。

### 回答3：
要实现摄像头或其他传感器能够识别3种不同的人体动作，并且要求在相同环境下单个人的识别准确率达到70%以上，可以采用以下方法：

首先，需要收集包含这3种人体动作的大量训练数据。这些数据应该包括不同人在不同环境下进行这些动作的视频、图像或者传感器数据。这些数据应该尽可能涵盖多个人的不同身体形态、动作幅度以及不同环境因素的影响。

其次，通过使用机器学习算法，对收集到的训练数据进行特征提取和分类。特征提取可以使用各种图像或者传感器数据处理技术，例如卷积神经网络（CNN）或者基于时间序列的方法。同时，为了提高识别准确率，可以采用集成学习的方法，将多个分类器进行组合，以减少误判或漏报。

然后，使用收集好的训练模型对新的数据进行识别。通过将实际采集到的视频、图像或传感器数据输入到训练好的模型中，可以进行动作识别并进行准确率统计。如果准确率低于70%，可以通过加入更多的训练数据、调整算法参数或者使用更复杂的深度学习模型来改进分类结果。

最后，为了使得模型具有更好的泛化能力，在实际应用中应该注意对不同环境下的动作进行适配。可能需要进行动作分段或者对数据进行预处理，以适应不同光照、背景噪声等环境因素的变化。

总之，要实现人体动作的识别准确率大于70%以上，需要充分利用机器学习算法和大量的训练数据，并不断优化模型和数据处理方法。同时，还需要考虑适应不同环境的情况，以提高系统的稳定性和可靠性。