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健身运动传感器数据及其别的信息内容


本文摘要:这类艺术创意发展趋势的一个事例便是将人工智能技术运用于由传感器溶解的数据,特别是在是根据智能机和别的顾客机器设备所收集的数据。例如在主题活动跟踪层面,初始数据根据轴径健身运动传感器而求收集,比如智能机、可衣着机器设备和别的便携式设备中的加速度传感器和手机陀螺仪。

人工智能技术(AI)现阶段已经为社会发展的各个方面带来创新。例如,根据结合数据发掘和深层通过自学的优点,现如今能够运用人工智能技术来剖析各种各样来源于的很多数据,识别各种各样方式、获得互动式讲解和展开智能化预测分析。这类艺术创意发展趋势的一个事例便是将人工智能技术运用于由传感器溶解的数据,特别是在是根据智能机和别的顾客机器设备所收集的数据。

健身运动传感器数据及其别的信息内容例如GPS详细地址,可获得很多各有不同的数据集。因而,难题取决于:“怎样用以人工智能技术才可以充分运用这种协同效应?”健身运动数据剖析一个描述性的的实际应用软件将能够根据剖析用以数据来确定用户在每一个时间范围的主题活动,不论是在座姿、行走、慢跑或是睡眠质量中状况下。

在这类状况下,智能家居产品的好处显而易见:1.提高顾客生命期使用价值提高用户参与性能够降低顾客流动率。2.具有竞争能力的市场定位下一代智能家居产品合乎顾客日益突出的期待。3.为终端设备用户创设的确的使用价值对室内健身的精准检验和剖析可完成灵巧的网站导航作用、展开身心健康风险性监管,另外提高机器设备的高效率。

对多种多样智能机和可衣着服务平台具体用以场景的深层操控,将大大的有利于工业设计师了解用户的不断习惯性和不负责任,比如确定精确的充电电池规格或确定启动通告的精确机会。智能机生产商针对人工智能技术作用的兴趣正浓,这也因此以引人注意了识别比较简单平时主题活动,如计步的必要性,这终究会发展趋势为更为掌握的剖析,比如户外活动。针对像足球队那样的流行体育竞赛,工业设计师会只偏重于选手,只是不容易为更强的人获得方便快捷,例如教练员、足球迷乃至是电视广播和健身运动时装设计企业等大中型企业。这种企业将从多方面的数据剖析中获益,进而能够精准剖析、提高和预测分析健身运动展示出。

数据

数据出示和预备处理在识别这一创业商机以后,下一个有效的流程便是逻辑思维怎样合理地收集这种巨大的数据集。例如在主题活动跟踪层面,初始数据根据轴径健身运动传感器而求收集,比如智能机、可衣着机器设备和别的便携式设备中的加速度传感器和手机陀螺仪。这种机器设备以基本上隐秘的方法出示三个纵坐标(x、y、z)上的健身运动数据,即便于于用户运用于的方法到数跟踪和评定主题活动。

训炼实体模型针对人工智能技术的监管式通过自学,务必用标识数据来训炼“实体模型”,便于分类模块能够用以此实体模型对具体用户不负责任展开分类。举例来说,大家从已经展开慢跑或者行走的检测用户那边收集健身运动数据,并把这种信息内容获得给实体模型来帮助其通过自学。因为这大部分是一种多次重复使用方式,比较简单的应用软件和拍摄系统软件就可以顺利完成给用户“贴上标签”的每日任务。

大家的工作经验强调,伴随着样版总数的降低,在分类上的人为因素差错率随着提升。因而,从受到限制总数的用户那边出示更强的样版集比从很多用户那边获得较小的样版集更加有意义。

只出示详细传感器数据是过度的。大家认真观察到,要搭建高宽比精准的分类,务必仔细确定一些特征,即系统软件务必被告知针对区别每个编码序列最重要的特征或是主题活动。

人力通过自学的全过程具有顽固性,在预备处理环节,什么特征尤其最重要还并未实际。因而,机器设备必必须根据有可能对分类精确性有影响的专业技能展开一些猜想。为了更好地展开主题活动识别,命令性特征能够还包含“过滤数据信号”,比如人体加速(来源于传感器的详细瞬时速度数据)或“给出数据信号”,比如髙速傅立叶变换(FFT)值或标准差计算出去。

举例来说,美国加州大学凯里欧文校区的深度学习数据库(UCI)开创了一个界定了561个特征的数据集,这一数据集以30名青年志愿者的六项基础主题活动,即两脚、座姿、卧姿、行车、陷泥里和上阶梯为基本。计算机视觉和分类收集了详细健身运动数据以后,大家务必运用于深度学习技术性来将其分类并展开剖析。可以供大家用以的深度学习技术性从逻辑性重回到神经元网络等不一而足。抵制向量机(SVMs)就这样一个运用于人工智能技术的通过自学实体模型。

人体主题活动,例如行走还包含了由多种多样健身运动包括的编码序列,因为抵制向量机善于编码序列分类,因而它是展开主题活动分类的有效随意选择。抵制向量机的用以、学习培训、扩展和预测分析皆十分比较简单,因此 能够精彩纷呈地三大设定好几个样版搜集试验,以作为应急处置简易的日常生活数据集的离散系统分类。

抵制向量机还可完成各种不同的规格和性能优化。确定一项技术性后,大家必不可少为抵制向量机随意选择一个软件公共图书馆。开源系统库LibSVM是一个非常好的随意选择,它十分稳定而且有详细的纪录,抵制多类分类,并获得全部关键开发者平台从MATLAB到Android的拓展。

不断分类的挑戰结合实际,用户在挪动的另外,用以中的机器设备要展开动态性分类来展开主题活动识别。为了更好地将生产成本降至小于,大家务必不在危害結果也就是信息内容品质的前提条件下,平衡传送、储存和应急处置的成本费。假定我们可以花销数据传送的花费,全部数据都能够云端上获得储存和应急处置。

本质上,这不容易为用户带来巨大的数据花费,用户的机器设备自然要相接互联网技术,wifi网络、手机蓝牙或4g控制模块的花费难以避免地将更进一步提升 机器设备成本费。更为很差的是,在非大城市地域,3G互联网的访谈实际效果一般来说不理想化,比如徒步旅游、骑着马单车或游水时。

这类对云空间的很多数据传送的仰仗不容易使重做缓减,而且务必按时即时,进而大大的冲抵人工智能技术健身运动剖析带来的具体好处。与之忽视,仅有在机器设备的主CPU上应急处置这种作业者不容易明显导致用电量的降低,而且提升别的运用于的执行周期时间。

同样,将全部数据都存储在机器设备上不容易降低储存成本费。化圆为方为了更好地解决困难这种相互矛盾的难题,我们可以遵照四个标准:1.合拼——将特征应急处置从分类模块的执行中合拼。2.提升——智能化随意选择精准的主题活动识别需要的特征,来提升储存和应急处置的需要量。

3.用以——用以的传感器需必须以较低用电量获得数据、推行传感器结合(将好几个传感器的数据结合在一起),而且必须为不断执行展开特征预备处理。4.享有——享有必须确定用户主题活动的系统软件整合性数据的实体模型。

根据将特征应急处置与分类模块的执行合拼,与瞬时速度和手机陀螺仪传感器相接的CPU能够大很多。这合理地避免 了将动态性数据块到数传送到更为强悍的CPU的市场的需求。例如作为将時间域数据信号变换为頻率域数据信号的髙速傅立叶变换的特征应急处置将务必功耗融核CPU,以执行浮点运算。

除此之外,在现实世界中,单独传感器不会有物理学允许,而且其键入随時间再次出现误差,比如因为由焊和溫度引起的偏移和离散系统图型。为了更好地赔偿这类斑点状性,务必传感器结合,及其比较慢、内联和全自动的校正。图1:主题活动分类的作用步骤(来源于BoschSensortec)除此之外,所随意选择的数据捕获速度能够显著危害需要的推算出来和传送量。一般来说而言,50Hz视频码率针对长期的人类活动就充裕了。

但在对比较慢挪动的主题活动或健身运动展开剖析时,务必200Hz的视频码率。某种意义地,为了更好地得到 变慢的响应速度,能够改装2mHz分离加速计来确定用户目地。为了更好地祝贺这种挑戰,功耗或是运用于特殊传感器集线器能够显著降低分类模块需要的CPU周期时间。例如BoschSensortec的BHI160和BNO0552个商品便是这类传感器集线器。

涉及到手机软件可必需以各有不同的传感器数据速度必需溶解结合后的传感器键入。看待应急处置特征的原始随意选择接着不容易非常大地危害训炼实体模型的尺寸、数据量及其训炼和执行内联预测分析需要的数学计算。因而,对特殊主题活动分类和区别需要的特征展开随意选择是一项重要的规定,另外也很有可能是最重要的商业服务优点。

汇总大家上文谈及的UCI深度学习数据库,其具有561个特征的初始数据集,用以环境变量的LibSVM核心训炼的实体模型展开主题活动分类的检测精确度达到91.84%。殊不知,顺利完成学习培训和特征位居后,随意选择最重要的19项作用不能超出85.38%的主题活动分类检测精确度。历经对位居展开认真仔细,大家寻找最涉及到的特征是频域变换及其滑动窗口瞬时速度初始数据的均值、最高值和极小值。

有趣的是,这种特征都没法代表着根据预备处理搭建,传感器结合针对确保数据的充裕可信性十分必要,并因而对分类更为简易。结果总得来说,智能科技如今早就超出在便携式设备上经营高級人工智能技术来剖析健身运动传感器的数据的水平。

这种当代传感器以功耗经营,而传感器结合和手机软件系统分区则明显增强了全部系统软件的高效率和可行性分析,另外也大大简化了运用于软件开发。


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