Abstract-Human Activity Recognition ger värdefull kontextuell information för välbefinnande, hälso- och sjukvård och sportapplikationer. Under de senaste årtiondena har många metoder för maskininlärning föreslagits för att identifiera aktiviteter från tröghetssensordata för specifika tillämpningar. De flesta metoder, dock, är utformade för offline bearbetning snarare än bearbetning på sensorn noden. I detta dokument är en teknik för erkännande av mänsklig aktivitet baserad på en djupinlärningsmetod utformad för att möjliggöra korrekt och realtidsklassificering för bärbara enheter med låg effekt. För att erhålla varians mot förändringar i sensororientering, sensorplacering, och i sensorinhämtningshastigheter, utformar vi en funktionsgenereringsprocess som tillämpas på spektraldomänen för tröghetsdata. I den föreslagna metoden används i synnerhet summor av tidskonvolutioner av den omvandlade insatsvaran. Den föreslagna metodens noggrannhet utvärderas mot de nuvarande toppmoderna metoderna med hjälp av både laboratorie- och verkliga aktivitetsdata. En systematisk analys av funktionsgenereringsparametrarna och en jämförelse av aktivitetsigenkänningstiderna på mobila enheter och sensornoder presenteras också.
Den arkitektur som föreslogs i REF var en kompakt modell av ytliga konvolutionslager som applicerades på tröghetssignalernas spektraldomän.
Deep learning for human activity recognition: A resource efficient implementation on low-power devices
{'venue': '2016 IEEE 13th International Conference on Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN)', 'journal': '2016 IEEE 13th International Conference on Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}