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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

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发表于 2021-3-3 05:33:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
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[cm]
体重 [kg]
习惯用手
1
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158
54

19
27

170
72


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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