Förmågan att exakt identifiera mänskliga aktiviteter är avgörande för att utveckla automatiska rehabiliterings- och idrottsträningssystem. I detta papper klassificeras storskaliga motionsdata som erhållits från en underarmssliten bärbar sensor med ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). Tidsseriedata som består av accelerometer- och orienteringsmätningar formateras som bilder, vilket gör det möjligt för CNN att automatiskt extrahera diskriminerande funktioner. En jämförande studie om effekterna av bildformatering och olika CNN-arkitekturer presenteras också. Den bäst presterande konfigurationen klassificerar 50 gym övningar med 92,1% noggrannhet. Loo, ON, N2L 3G1, Kanada. ( )...............................................................................................................
Um et al. - Vad är det för fel på dig? använder djup inlärning för att klassificera motion från storskaliga bärbara sensor data som uppnår 92,14% noggrannhet med en 3-lagers Convolutional Neural Network (CNN) REF.
Exercise motion classification from large-scale wearable sensor data using convolutional neural networks
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}