基于六轴传感器信号和深度学习模型的人体动作识别(一)数据来源
本帖最后由 matlab的旋律 于 2021-12-11 00:02 编辑数据来源：https://www.mad.tf.fau.de/resear ... ly-life-activities/
DaLiAc数据库，使用惯性传感器记录日常生活活动分类的数据。 其中包括有19位测试人员其中8名为女性11名为男性，年龄26±8岁，身高177±11 cm，体重75.2±14.2 kg)，共记录13个活动分类。包含六轴惯性传感器的设备佩戴如下：
记录的传感器数据排列组成如下：其中A为加速度传感器，G为陀螺仪，各自包含3个轴向数据，L为对应的活动标签。各活动分类以及对应的标签如下表：
活动
标签L
坐着
1
躺着
2
站立
3
洗盘子
4
吸尘
5
扫地
6
走路
7
上楼梯
8
下楼梯
9
跑步
10
功率（50 W）骑自行车
11
功率（100 W）骑自行车
12
跳绳
13
对于习惯用左手的测试人员，手腕部的传感器佩戴在左手，测试人员的体征信息具体如下表：
id
年龄
性别
身高
体重
习惯用手
1
21
男
181
78
右
2
26
男
190
74
右
3
28
男
189
90
右
4
19
女
158
60
右
5
31
男
192
78
右
6
26
男
176
70
左
7
24
女
158
65
右
8
29
男
180
90
右
9
26
男
185
70
右
10
27
女
169
59
右
11
27
男
178
72
右
12
18
男
175
70
右
13
21
女
177
86
右
14
22
女
180
55
左
15
27
男
196
95
右
16
25
女
173
82
右
17
55
男
178
108
右
18
24
女
158
54
右
19
27
女
170
72
右
传感器参数为：采样率为204.8Hz，加速度的量程为± 6g，脚踝处传感器的陀螺仪量程为± 2000 deg/s，其余位置传感器的陀螺仪量程为± 500 deg/s。
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