隨機智能手機的普及，在日常生活中，大多數(shù)人在做任何事情的時候，都會隨身攜帶手機。如果開啟手機中的傳感器，當用戶運動時，就可以采集大量的用戶信息，根據(jù)這些信息，就可以判斷當前用戶的運動模式，如行走、上樓梯、下樓梯、坐、站立、躺下等等?；谶@些運動模式，設計不同的場景，為健身類或運動類應用(APP)增加一些有趣功能。
在智能手機中，常見的位置信息傳感器就是 加速度傳感器(Accelerometer)和陀螺儀(Gyroscope)。
加速度傳感器：用于測量手機移動速度的變化和位置的變化;
陀螺儀：用于測試手機移動方向的變化和旋轉速度的變化;
傳感器
本文主要根據(jù)手機的傳感器數(shù)據(jù)，訓練深度學習模型，用于預測用戶的運動模式。
數(shù)據(jù)
本例的數(shù)據(jù)來源于UCI(即UC Irvine，加州大學歐文分校)。數(shù)據(jù)由年齡在19-48歲之間的30位志愿者，智能手機固定于他們的腰部，執(zhí)行六項動作，即行走、上樓梯、下樓梯、坐、站立、躺下，同時在手機中存儲傳感器(加速度傳感器和陀螺儀)的三維(XYZ軸)數(shù)據(jù)。傳感器的頻率被設置為50HZ(即每秒50次記錄)。對于所輸出傳感器的維度數(shù)據(jù)，進行噪聲過濾(Noise Filter)，以2.56秒的固定窗口滑動，同時窗口之間包含50%的重疊，即每個窗口的數(shù)據(jù)維度是128(2.56*50)維，根據(jù)不同的運動類別，將數(shù)據(jù)進行標注。傳感器含有三類：身體(Body)的加速度傳感器、整體(Total)的加速度傳感器、陀螺儀。
以下是根據(jù)數(shù)據(jù)繪制的運動曲線，站立(紅色)、坐(綠色)、躺下(橙色)的振幅較小，而行走(藍色)、上樓梯(紫色)、下樓梯(黑色)的振幅較大。
運動曲線
以下是在行走(Walking)中，三類傳感器的三個軸，共9維數(shù)據(jù)的運動曲線：
傳感器 - 行走
以下是在坐(Sitting)中的運動曲線：
傳感器 - 坐
通過觀察可知，不同運動模式的傳感器數(shù)據(jù)曲線擁有一定的差異性，但是有些運動模式的差異性并不明顯，如行走、上樓梯、下樓梯之間;相同運動模式的傳感器數(shù)據(jù)曲線也各不相同。
在數(shù)據(jù)源中，70%的數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，30%的數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，生成訓練數(shù)據(jù)的志愿者與生成測試數(shù)據(jù)的不同，以保證數(shù)據(jù)的嚴謹性，符合在實際應用中預測未知用戶動作的準則。
UCI數(shù)據(jù)源
模型
模型是基于深度學習的DeepConvLSTM算法，算法融合了卷積(Convolution)和LSTM操作，既可以學習樣本的空間屬性，也可以學習時間屬性。在卷積操作中，通過將信號與卷積核相乘，過濾波形信號，保留高層信息。在LSTM操作中，通過記憶或遺忘前序信息，發(fā)現(xiàn)信號之間的時序關系。
DeepConvLSTM算法的框架，如下：
DeepConvLSTM
將每類傳感器(身體加速度、整體加速度、陀螺儀)的3個坐標軸(XYZ)數(shù)據(jù)，合并成一個數(shù)據(jù)矩陣，即 (128, 3)維，作為輸入數(shù)據(jù)，每類傳感器均創(chuàng)建1個DeepConvLSTM模型，共3個模型。通過3次卷積操作和3次LSTM操作，將數(shù)據(jù)抽象為128維的LSTM輸出向量。
在CNN的卷積單元中，通過卷積(1x1卷積核)、BN、MaxPooling(2維chihua)、Dropout的組合操作，連續(xù)3組，最后一組執(zhí)行Dropout。通過MaxPooling的降維操作( 2^3=8)，將128維的數(shù)據(jù)轉為為16維的高層特征。
CNN
在RNN的時序單元中，通過LSTM操作，隱含層神經(jīng)元數(shù)設置為128個，連續(xù)三次，將16維的卷積特征轉換為128維的時序特征，再執(zhí)行Dropout操作。
LSTM
最后，將3個傳感器的3個模型輸出，合并(Merge)為一個輸入，即 128*3=384，再執(zhí)行Dropout、全連接(Dense)、BN等操作，最后使用Softmax激活函數(shù)，輸出6個類別的概率。
Merged
選擇概率較大的類別，作為最終預測的運動模式。
效果
在第48層中，即Concatenate層，將3個傳感器的LSTM輸出合并(Merge)成1個輸入，不同類別的特征，效果也不同，如：
Merged Layer
訓練參數(shù)：
epochs = 100batch_size = 256kernel_size = 3pool_size = 2dropout_rate = 0.15n_classes = 6
最終效果，在測試集中，準確率約為95%左右：
loss: 0.0131 - acc: 0.9962 - val_loss: 0.1332 - val_acc: 0.9535val_f1: 0.953794 — val_precision: 0.958533 — val_recall 0.949101
如果繼續(xù)調整參數(shù)，還可以提升準確率。
通過深度學習算法訓練的用戶動作識別模型，可以應用于移動端進行場景檢測，包含行走、上樓梯、下樓梯、坐、站立、躺下等六種動作。同時，95%的準確率已經(jīng)滿足大多數(shù)產(chǎn)品的需求。
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