基于智能手机的人类活动识别
机器学习
2025-04-22 v1 人工智能
摘要
人类活动识别是当今重要的研究课题，其应用涵盖远程医疗保健、老年人或残障人士的活动追踪、卡路里消耗追踪等。在我们的项目中，我们开发了一款 Android 应用程序，能够识别日常人类活动并实时计算消耗的卡路里。我们首先从智能手机内置的加速度计中采集了不同日常人类活动的带标签三轴加速度读数。这些读数使用中值滤波器进行预处理。通过多种方法提取了 42 个特征。随后，我们测试了多种机器学习算法并结合了降维技术。最后，在我们的 Android 应用程序中，我们采用了能提供最高准确率和最短模型构建时间的机器学习算法及特征子集。该系统用于实时活动识别，并利用基于代谢当量的公式计算消耗的卡路里。
引用
@article{arxiv.2404.02869,
title = {Human Activity Recognition using Smartphones},
author = {Mayur Sonawane and Sahil Rajesh Dhayalkar and Siddesh Waje and Soyal Markhelkar and Akshay Wattamwar and Seema C. Shrawne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.02869},
year = {2025}
}