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在近年来随着智能家居智能系统和传感技术的快速发展人类活动识别HAR技术已经成为一个备受瞩目的研究领域。HAR技术的核心在于通过各种跟踪设备和测量手段如传感器和摄像头自动识别和分类人类的运动和活动。特别是智能手机作为一种流行的传感器模式为我们提供了丰富的个人运动数据包括GPS、加速度计和陀螺仪等。这些数据的丰富性使得我们能够通过深度学习等技术手段对人类活动进行更为精确的监测和识别。
然而传统的卷积神经网络CNN在处理HAR任务时存在一定的局限性。在这些网络中每个特征层的人工神经元通常具有相同的感受野RF。这意味着当面对需要从不同尺度捕捉特征的复杂人类活动时网络的性能会受到限制。例如要区分“走路”和“跳跃”这两种活动就需要不同大小的感受野来强调不同活动的特征。因此能够自适应调整感受野大小以匹配不同活动特征尺度的能力对于提高HAR系统的准确性和鲁棒性至关重要。这也意味着探索多尺度特征提取方法成为了亟待解决的问题。
尽管现有的一些模型如InceptionNet通过在特征层内部使用不同大小的多个核来适应性地改变感受野的大小但这些多尺度数据只能以线性方式组合这不可避免地降低了神经元的适应性。为了解决这一问题提出了一种新的深度学习模型——ASK-HARAttention-based Multi-Core Selective Kernel Convolution Network for HAR。该模型通过注意力机制在具有不同感受野的多个分支之间进行核选择从而增强了HAR性能。此外我们还采用了CBAMConvolutional Block Attention Module注意力模块用于时间序列特征提取和活动识别以提高整体框架的性能。
二、相关工作
在探讨人类活动识别HAR领域的相关工作时首先关注的是深度学习技术在HAR中的应用。近年来深度学习尤其是卷积神经网络CNNs在图像和视频识别领域取得了巨大成功这促使研究者开始探索其在HAR任务中的潜力。注意到CNNs在处理时间序列数据方面也显示出了优势因为它们能够从传感器数据中提取出复杂的特征这些数据通常用于捕捉人类的日常活动。尽管CNNs在许多任务中表现出色但在HAR中固定大小的感受野RF成为了一个限制因素因为不同活动的特征往往分布在不同的时间或空间尺度上。 为了解决这个问题研究了多尺度特征提取方法。发现一些模型如InceptionNet通过在单个特征层中使用不同大小的核来适应性地改变RF大小。然而这些模型只能线性地组合来自不同分支的多尺度数据这限制了它们的适应性。此外还关注了一些非线性技术它们通过从多个路径学习多尺度特征来提高HAR的适应性。在这些研究的基础上提出了ASK-HAR模型这是一个基于注意力机制的多核选择性卷积网络用于HAR。模型通过在具有不同RF的多个分支之间进行核选择来增强HAR性能并且引入了CBAM注意力模块来提取时间序列特征并识别活动。这些模块的引入使得模型能够在整体框架中更有效地处理和识别人类活动。 在评估模型时选择了五个公共的HAR数据集包括UCI-HAR、USC-HAD、WISDM、PAMAP2和DSADS。这些数据集包含了从不同传感器和不同场景下收集的活动数据提供了一个全面的测试平台。通过与现有方法和基线模型的广泛比较证明了ASK-HAR模型在所有数据集上都能实现高精度的识别结果。
三、ASK-HAR模型介绍
ASK-HAR模型是一种新颖的基于深度学习的人类活动识别HAR模型它通过在具有不同感受野RF的多个分支之间进行核选择来增强HAR性能
1. ASK-HAR模型的核心特点
ASK-HAR模型的核心在于其多核选择性卷积网络它能够根据不同的输入内容自适应地选择合适大小的感受野。这种设计允许模型捕捉多尺度的特征这对于理解和识别各种人类活动至关重要。模型使用了包括3×1、5×1、7×1和9×1在内的多个不同大小的卷积核这些卷积核通过softmax注意力机制合并以实现多尺度数据的聚合。
2. 注意力机制的应用
ASK-HAR模型采用了注意力机制这是一种在深度学习中常用的技术它可以使模型更加关注于输入数据中最重要的部分。在ASK-HAR中这种机制被用来在多个分支之间进行核选择从而优化HAR性能。此外模型还采用了CBAMConvolutional Block Attention Module注意力模块
它结合了通道注意力和空间注意力以学习和捕获与全局和局部活动特征相关的高级时间序列特征。 通道注意力
空间注意力
ASK-HAR模型的一个主要贡献是其对多尺度特征提取的研究。通过重建核心框架模型能够获得更大的感受野从而捕获更多的多尺度信息。这种多尺度信息的捕获对于提高模型在不同活动识别任务中的性能至关重要。
四、实验部分
在实验部分我们对ASK-HAR模型进行了深入的测试和验证以评估其在人类活动识别HAR任务中的表现。以下是实验过程的详细介绍
数据集和基线模型
实验涉及五个公共的HAR数据集UCI-HAR、USC-HAD、WISDM、PAMAP2和DSADS。这些数据集包含了从不同传感器和不同场景下收集的活动数据为我们提供了一个全面的测试平台。为了比较ASK-HAR模型的性能我们还构建了多个具有不同感受野的基线模型并采用了不同的架构来增强对多尺度信息的捕获。
实验设计
ASK-HAR模型的主要目的是研究多尺度特征提取方法。我们重建了核心框架使用softmax注意力机制在多核卷积中获得更多的尺度信息从而让模型能够获得更大的感受野捕获更多的多尺度信息。此外我们还在模型中引入了CBAM注意力模块以提高模型的表示和预测准确性该模块结合了空间注意力和通道注意力以学习和捕获与全局和局部活动特征相关的高级时间序列特征。
UCI-HAR数据集 在UCI-HAR数据集上ASK-HAR模型取得了非常优异的性能。具体来说模型的测试准确率达到了97.25%精确率为97.63%召回率为99.60%F1分数为98.60%。这些指标显示了模型具有很高的分类准确性和鲁棒性。同时较短的推理时间意味着该模型可以有效地应用于需要快速响应的实际问题中。混淆矩阵和雷达图进一步展示了模型在各个类别上的性能其中“Laying”活动达到了完美的精确率、召回率和F1分数而“Sitting”和“Standing”活动的F1分数稍低分别为92.58%和93.73%。
USC-HAD数据集 在USC-HAD数据集上ASK-HAR模型同样表现出色准确率达到了89.40%F1分数为89.40%。模型在“RunningForward”和“Sleeping”活动上表现尤为突出F1分数分别为96.42%和100%。然而对于“ElevatorUp”和“ElevatorDown”活动模型的F1分数较低分别为43.62%和46.97%这表明这些活动的分类较为困难。
WISDM数据集 在WISDM数据集上ASK-HAR模型的准确率为98.46%F1分数为98.46%。模型在“Sitting”和“Standing”活动上达到了完美的精确率、召回率和F1分数均为100%。“Walking”和“Jogging”活动的F1分数分别为98.65%和98.91%而“Upstairs”和“Downstairs”活动的F1分数略低但仍然高于95%。
PAMAP2数据集 在PAMAP2数据集上ASK-HAR模型的准确率为94.67%F1分数为95%。模型在“Walking”和“Cycling”活动上表现优异F1分数分别为99.20%和97.33%。然而“Standing”活动的召回率较低为58.82%影响了其F1分数仅为72.46%。
DSADS数据集 在DSADS数据集上ASK-HAR模型的准确率为89.42%F1分数为89.42%。模型在多个活动上取得了完美的精确率、召回率和F1分数如“Sitting”、“LyingBack”、“LyingRight”、“BriskWalking-Treadmill”和“Exercise-Stepper”。但对于“Moving-Elevator”和“PlayingBasketball”活动模型的F1分数较低分别为55.26%和75.38%。
总结
通过这些实验我们可以看到ASK-HAR模型在不同的HAR数据集上都展现出了卓越的性能。模型不仅在动态活动识别上表现出色如“Walking”和“Running”在静态活动识别上也有很好的效果尽管对于一些特定的静态活动如“Standing”模型的性能还有待提高。此外模型在处理一些复杂活动如“ElevatorUp”和“ElevatorDown”时也面临挑战。这些结果不仅证明了ASK-HAR模型的有效性也为我们未来的研究提供了方向特别是在提高模型对环境变化的鲁棒性以及对更复杂实际活动的识别能力方面。
