# har-keras-cnn
Human Activity Recognition (HAR) with 1D Convolutional Neural Network in Python and Keras
A CNN works well for identifying simple patterns within your data which will then be used to form more complex patterns within higher layers. A 1D CNN is very effective when you expect to derive interesting features from shorter (fixed-length) segments of the overall data set and where the location of the feature within the segment is not of high relevance. This applies well to the analysis of time sequences of sensor data (such as gyroscope or accelerometer data).
In this example we will train a 1D convolutional neural network (1D CNN) to recognize the type of movement (Walking, Running, Jogging, etc.) based on a given set of accelerometer data from a mobile device carried around a person's waist.
We will use the WISDM data set (Activity Prediction) for this tutorial: http://www.cis.fordham.edu/wisdm/dataset.php
The original Medium article can be found here: https://blog.goodaudience.com/introduction-to-1d-convolutional-neural-networks-in-keras-for-time-sequences-3a7ff801a2cf?source=friends_link&sk=d6368a048994ad0e6cd242bb274f64d9
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
在 Python 和 Keras 中使用1DCNN神经网络的人类活动识别 (HAR)
共2个文件
py:1个
md:1个
1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉
0 下载量 82 浏览量
2022-07-13
10:44:01
上传
评论
收藏 5KB ZIP 举报
温馨提示
CNN 可以很好地识别数据中的简单模式,然后将其用于在更高层中形成更复杂的模式。当您希望从整个数据集的较短(固定长度)片段中获取有趣的特征并且片段中特征的位置不具有高度相关性时,一维 CNN 非常有效。这非常适用于分析传感器数据(如陀螺仪或加速度计数据)的时间序列。 在此示例中,我们将训练一维卷积神经网络 (1D CNN),以根据来自腰部的移动设备的一组给定加速度计数据来识别运动类型(步行、跑步、慢跑等)。
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
har-keras-cnn-master.zip (2个子文件)
har-keras-cnn-master1
20180903_Keras_HAR_WISDM_CNN_v1.0_for_medium.py 12KB
README.md 1KB
共 2 条
- 1
资源评论
stbomei
- 粉丝: 38
- 资源: 1237
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功