/HAR_project

小程序实现HAR

Primary LanguageJupyter Notebook

HAR动作姿态识别项目说明

山东大学（威海） 18 数据科学 王萦

B站视频（展示+讲解）：https://www.bilibili.com/video/BV1u54y1S7LQ/

知乎文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/161612873

人类行为识别，简称HAR，指利用智能手机记录的三/六轴时间序列数据对人所做的动作进行识别或分类的问题。本项目选取了徒手侧平举、前后交叉小跑、开合跳、半蹲四个动作，通过微信小程序对动作进行识别。实际检测时，测试者左手持手机，利用微信小程序的API实时采集手机的六轴数据，利用已经训练好的随机森林模型和波峰检测法，对测试者的动作进行实时识别与计数。

一、文件夹说明

1、“动作姿态识别”小程序源码

  • 小程序已发布，二维码如下，欢迎扫码体验： image

2、har_notebook

项目全流程，包含原始数据与处理后数据，均有详细注释

  • raw_json文件夹：从云数据库导出的原始数据

  • raw_csv文件夹：剔除无效数据，添加动作标签后导出的csv文件

  • extract_feature文件夹：特征提取代码以及特征提取后的csv文件

  • filter.py：滤波、提取重力/加速度核心函数

  • forest.pkl：训练好的模型，部署至云端

  • data_process.ipynb：项目全流程说明

3、云端flask代码.py

  • 服务器端代码

二、小程序使用介绍

1、首页及动作示范

首页 查看动作示范

2、动作采集

动作采集首页 单个动作采集

3、动作识别

动作识别中（语音播报） 识别结束，显示个数