Abstract-Den ökande populariteten av bärbara enheter under de senaste åren innebär att ett brett utbud av fysiologiska och funktionella data nu kan fångas kontinuerligt för tillämpningar inom sport, välbefinnande och sjukvård. Denna mängd information kräver effektiva metoder för klassificering och analys där djupinlärning är en lovande teknik för storskalig dataanalys. Även djupt lärande har varit framgångsrik i implementationer som använder högpresterande datorplattformar, dess användning på lågeffekt bärbara enheter begränsas av resursbegränsningar. I detta dokument föreslår vi en djupinlärningsmetod som kombinerar funktioner som man lärt sig av tröghetssensordata tillsammans med kompletterande information från en uppsättning grunda funktioner för att möjliggöra exakt och realtidsaktivitetsklassificering. Utformningen av denna kombinerade metod syftar till att övervinna några av de begränsningar som finns i en typisk djupinlärning ram där on-node beräkning krävs. För att optimera den föreslagna metoden för realtidsberäkning av on-node används spektraldomänförbehandling innan data överförs till ramen för djupinlärning. Klassificeringsnoggrannheten i vår föreslagna djupinlärningsmetod utvärderas mot toppmoderna metoder med hjälp av både laboratorie- och verkliga aktivitetsdata. Våra resultat visar giltigheten av tillvägagångssättet för olika mänskliga aktivitetsdata, överträffande andra metoder, inklusive de två metoder som används i vår kombinerade pipeline. Vi visar också att beräkningstiderna för den föreslagna metoden är förenliga med begränsningarna i realtid onnode bearbetning på smartphones och en bärbar sensorplattform.
En djupinlärningsmetod för aktivitetsigenkänning genom on-Node sensorer föreslås i REF.
A Deep Learning Approach to on-Node Sensor Data Analytics for Mobile or Wearable Devices
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}