HIIT动作识别说明（Human Activity Recognition）1
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2022-08-03
18:57:40
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HIIT动作识别（Human Activity
Recognition）
一、简介
本项目为作者大二第二学期实验设计课程的期末项目。
项目可分为两个板块：前端（小程序）和后台（服务器）。本项目通过采集数据、数据处理、特征
提取、训练机器学习模型、服务器部署算法等过程，最终可实现用户手持手机做HIIT规范动作，微信小
程序实时检测动作类别并记录动作个数的功能。
二、动作规范
本项目选取HIIT系列中的四个动作作为识别对象（动作规范请参考HIIT健身系列动作），分别为：
徒手侧平举
前后交叉小跑
开合跳
半蹲
为进一步规范动作，我们要求使用者左手持握手机，具体姿势可见作者小程序（HIIT动作识别）首
页。因此在采集数据和动作识别的过程中，我们都严格要求使用者的动作标准。如在使用时因动作
不规范或持握方式错误等问题而出现识别误差，也属于正常情况。
三、数据集
本数据集由作者以及其同学利用自己开发的采集数据小程序共同收集、共享使用。
每类动作约有30-40组不同数据，分别来自不同的测试者。
每组数据为手机20s中采取的六轴数据点。我们设置IOS系统手机的采样周期为20ms，每组数据约
有1000个数据点；设置Android系统手机的采样周期为60ms，每组数据约有333个数据点。
通过微信小程序的数据采集功能，将测试者做动作时的六轴原始数据从微信小程序端导入电脑，得
到对应JSON文件。
数据集分为IOS系统数据和Android系统数据，考虑到不同系统手机在采样时的频率差异，我们将
不同类型的数据分开存放，方便后续数据处理和训练模型。
四、具体实现
A：小程序端（用于实际使用）
第一部分：采集数据功能（代码请见动作识别小程序）
数据采集：利用微信小程序自带的传感器调用函数获取手机内部六轴传感器的原始数据，并保存至
云数据库。
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