基于滑动窗口和卷积神经网络的可穿戴人体活动识别技术.docx

《基于滑动窗口和卷积神经网络的可穿戴人体活动识别技术》 人体活动识别（Human Activity Recognition, HAR）在当今的智能科技领域扮演着重要角色，尤其在人机交互、医疗诊断、智能家居控制和异常行为检测等方面。HAR主要依赖于由各种传感器收集的数据来分析和识别活动。根据传感器的不同，HAR技术可以分为基于环境感知、基于视觉和基于可穿戴计算的三种类型。基于可穿戴计算的HAR因其便携性、低成本和对用户日常活动影响小的优势，逐渐成为研究焦点。 在可穿戴HAR中，主要涉及三个阶段：数据感知、特征提取和活动分类识别。随着微电子机械系统技术（MEMS）的进步，如3轴加速度计、陀螺仪等小型高精度传感器被广泛应用，用于获取人体活动的动力学数据。通过对这些数据进行分析，研究人员提炼出如瞬时加速度、角速度、合加速度、角速度的方差/均方差等人工特征，并利用这些特征进行活动分类。 早期的HAR方法主要依赖于人工特征和传统的机器学习算法，如KNN和SVM。然而，随着深度学习的崛起，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像处理和语音识别上的成功，HAR也开始采用深度学习技术。CNN能够自动学习并提取多尺度特征，提高识别准确性。文献中提到的将CNN与LSTM结合，能够更好地捕捉人体活动的时空上下文特征，进一步提升识别效果。 然而，目前HAR面临的主要挑战包括：传感器类型和部署位置的不一致导致的数据差异，使得现有的分类识别算法难以通用；以及深度学习算法对计算资源的需求，限制了其实时识别能力。为解决这些问题，本文提出一种新的方法，即结合人体骨架模型构建通用的人体活动力学模型，并通过滑动窗口技术将3轴加速度、角速度数据转化为RGB像素图像，以此输入卷积网络进行识别。 滑动窗口技术允许在时间序列数据上进行局部分析，能够捕捉到活动的动态变化，而将力学数据转化为像素图像，有助于利用CNN的强大特征提取能力。这样的方法不仅简化了跨传感器类型和位置的数据处理，还可能降低对高性能计算资源的依赖，提高实时性。 基于滑动窗口和卷积神经网络的可穿戴人体活动识别技术有望克服现有HAR系统的局限性，提供更加高效、通用的解决方案。通过不断的研究和优化，这种技术有望在未来的智能设备中发挥更大的作用，推动人体活动识别领域的进步。