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activity_recognition_from_accelerometer_data_set

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Activity Recognition from Single Chest-Mounted Accelerometer Data Set

Votre mission: Reconnaître l'activité du porteur d'un Accéléromètre.

Source des datas

Activités

  1. Working at Computer
  2. Standing Up, Walking and Going updown stairs
  3. Standing
  4. Walking
  5. Going UpDown Stairs
  6. Walking and Talking with Someone
  7. Talking while Standing

Documentation

Source sur GitHub

Représentation des datas

Apprentissage avec les données brutes

Recherche des zones valable en Input de Keras

Quelle est la zone des datas à conserver en Input ?

Définition des bornes avec des sliders

Application d'un filtre: Algorithme de Savitzky-Golay

Comparaison avant et après le filtre

Réalisé avec window = 21 polyorder = 3

Avant le filtre

Après le filtre

Après correction

Activité 1 : Working at Computer

Activité 5: Going UpDown Stairs

Activité 6: Walking and Talking with Someone

Conclusion après analyse des courbes

Une seule personne a fait 15 fois le même parcours avec les mêmes activités, en portant toujours le même accéléromètre.

Cet appareil est probablement un Rasberry Pi alimenté par batterie 5v USB. Un sélecteur permet de définir le numéro d'activité. Pas cher, facile à construire !

Ou un téléphone avec une application fixé sur la poitrine.

Apprentissage / Test

Modèle

    model = Sequential()
 
    # Input layer
    model.add(layers.Dense(units=4, input_shape=(PAQUET, 3)))
    model.add(layers.Flatten())
 
    # Hiiden layer
    model.add(layers.Dense(64))
 
    # Output
    model.add(layers.Dense(7))

Résultats

Paquets,51,window,41,polyorder,1,Efficacité,"38,9",Epochs,5
Paquets,251,window,81,polyorder,9,Efficacité,"38,1",Epochs,10
Paquets,251,window,31,polyorder,7,Efficacité,"37,6",Epochs,20
Paquets,151,window,51,polyorder,1,Efficacité,"37,5",Epochs,10
Paquets,301,window,81,polyorder,7,Efficacité,"37,4",Epochs,5
Paquets,125,window,61,polyorder,9,Efficacité,"37,2",Epochs,5
Paquets,75,window,21,polyorder,1,Efficacité,"36,9",Epochs,10
Paquets,151,window,61,polyorder,3,Efficacité,"36,9",Epochs,10
Paquets,301,window,21,polyorder,9,Efficacité,"36,8",Epochs,10
Paquets,301,window,61,polyorder,9,Efficacité,"36,8",Epochs,10
Paquets,251,window,71,polyorder,7,Efficacité,"36,6",Epochs,20
Paquets,101,window,81,polyorder,1,Efficacité,"36,5",Epochs,10
Paquets,151,window,51,polyorder,5,Efficacité,"36,5",Epochs,10
Paquets,51,window,61,polyorder,5,Efficacité,"36,3",Epochs,20
Paquets,301,window,51,polyorder,9,Efficacité,"36,3",Epochs,20
Paquets,301,window,81,polyorder,5,Efficacité,"36,3",Epochs,20
Paquets,25,window,51,polyorder,9,Efficacité,"36,2",Epochs,20
Paquets,251,window,61,polyorder,3,Efficacité,36,Epochs,5
Paquets,51,window,71,polyorder,3,Efficacité,"35,9",Epochs,10
Paquets,301,window,51,polyorder,9,Efficacité,"35,6",Epochs,10
Paquets,125,window,51,polyorder,5,Efficacité,"35,5",Epochs,5
Paquets,51,window,31,polyorder,9,Efficacité,"35,4",Epochs,10
Paquets,101,window,31,polyorder,5,Efficacité,"35,4",Epochs,20
Paquets,101,window,51,polyorder,7,Efficacité,"35,4",Epochs,5
Paquets,101,window,41,polyorder,1,Efficacité,"35,2",Epochs,5
Paquets,251,window,31,polyorder,3,Efficacité,"35,2",Epochs,10
Paquets,151,window,21,polyorder,9,Efficacité,"35,1",Epochs,10
Paquets,151,window,31,polyorder,7,Efficacité,"35,1",Epochs,20
Paquets,251,window,81,polyorder,3,Efficacité,"35,1",Epochs,5
Paquets,301,window,51,polyorder,5,Efficacité,"35,1",Epochs,20
Paquets,101,window,81,polyorder,1,Efficacité,35,Epochs,5
Paquets,125,window,21,polyorder,1,Efficacité,35,Epochs,20

Construction de mon propre capteur

Application Android

Pour Roulez Bourrez: création d'une application Android avec Kivy pour capter une marche de 10 secondes et en déduire l'alcoolémie.

Capture de datas pour l'apprentissage

Des testeurs cobayes seront chargés de picoler, enregister les verres bus et capturer leur marche !

activity_recognition_from_accelerometer_data_set.1602666651.txt.gz · Dernière modification : 2020/10/14 09:10 de serge