机构名称：
¥ 1.0
摘要。人类活动识别 (HAR) 正在成为现代的一个重要问题，并直接影响移动健康领域。因此，设计能够正确识别个人活动的系统至关重要。在这项工作中，我们开发了一个使用物联网 (ΙοΤ) 和机器学习技术的系统，以监控和协助个人的日常生活。我们将使用移动应用程序和内置传感器（加速度计和陀螺仪）的可穿戴设备收集的数据与公开数据集的数据进行了比较。通过这种方式，我们能够验证我们的结果，并研究我们为人类活动识别问题选择的可穿戴设备的功能和适用性。使用我们的数据集呈现的不同类型活动的分类结果 (99%) 优于来自公开数据库的结果 (97%)。
一种用于人类活动识别的机器学习方法
主要关键词
相关文件推荐
