基于卷积神经网络CNN开发构建HAR人类行为识别Human Activity Recognition【完整代码实践】

本文主要是介绍基于卷积神经网络CNN开发构建HAR人类行为识别Human Activity Recognition【完整代码实践】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

行为识别相关的开发实践在我们之前的博文中也有过相关的实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：
《python实现基于TNDADATASET的人体行为识别》

《UCI行为识别——Activity recognition with healthy older people using a batteryless wearable sensor Data Set》《人体行为姿势识别数据集WISDM实践》

本文使用到的数据集为UCI的HAR数据集UCI HAR Dataset，可以自行下载即可，数据集中所包含的动作行为类别主要有：

Walking
Walking Upstairs
Walking Downstairs
Sitting
Standing
Laying

记录的运动数据是来自智能手机（特别是三星Galaxy S II）的x、y和z加速度计数据（线性加速度）和陀螺仪数据（角速度

这篇关于基于卷积神经网络CNN开发构建HAR人类行为识别Human Activity Recognition【完整代码实践】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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