Ahstract-The real world human aktivitet dataset är av stor betydelse för utvecklingen av nya maskininlärningsmetoder för automatisk igenkänning av mänskliga aktiviteter i smarta miljöer. I denna studie presenterar vi detaljer om ARAS (Activity Recognition with Ambient Sensing) mänskliga aktivitetsigenkänningsdata som samlas in från två riktiga hus med flera invånare under två månader. Datauppsättningarna innehåller sanningsetiketter för 27 olika aktiviteter. Varje hus var utrustat med 20 binära sensorer av olika typer som kommunicerar trådlöst med ZigBee-protokollet. En hel månad av information som innehåller sensordata och aktivitetsetiketter för båda invånarna samlades in från varje hus, vilket resulterade i totalt två månaders data. I tidningen förklarar vi särskilt detaljerna kring sensorval, riktade aktiviteter, utplacering av sensorerna och egenskaperna hos insamlade data och ger resultaten av våra preliminära experiment på dataseten.
ARAS REF är en datauppsättning av aktiviteter i det dagliga livet som registrerats i två riktiga hus för en hel månad.
ARAS human activity datasets in multiple homes with multiple residents
{'venue': '2013 7th International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare and Workshops', 'journal': '2013 7th International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare and Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}