实时人类活动识别的工作原理

实时人类活动识别 (HAR) 使用传感器数据和机器学习来识别和分类人类的动作，例如步行、跑步或坐着。通过利用加速度计、陀螺仪和摄像头等工具，HAR 系统可即时处理数据，从而实现医疗保健、健身、安保和工业安全领域的应用。

关键要点：

实时分析：HAR 系统为活动提供即时反馈，这在跌倒检测或体能追踪等场景中至关重要。
传感器和数据：可穿戴设备（例如加速度计、陀螺仪）和基于视觉的系统（例如相机）收集必要的数据。
高级算法：CNN、LSTM 和传感器融合等技术可将识别准确性提高到90％以上。
应用程序：用于医疗保健，用于跌倒警报，运动用于绩效跟踪，工业安全用于减少伤害。
隐私和处理：设备端处理可确保更快的响应和更好的隐私，而基于云的系统可以处理复杂的任务。

在深度学习、边缘计算和 TinyML 进步的支持下，HAR 系统不断发展，使其更高效，更易于在各个行业中使用。

推进医疗保健领域的实时活动识别（Ciro Mennella，FAIR Spoke 3）

HAR 系统的核心组件和工作流程

实时人类活动识别 (HAR) 系统使用结构化流程将原始传感器数据转换为切实可行的见解。让我们分解一下这些系统如何处理数据收集、预处理和模型部署。

数据收集：传感器和摄像头

HAR 系统使用可穿戴传感器和基于视觉的方法收集数据。每种方法都能满足特定的需求，并具有独特的优势。

可穿戴传感器 对于许多 HAR 系统至关重要，尤其是在个人健康和健身应用中。加速度计可跟踪横跨三个轴的运动，从而可以区分步行、跑步或坐姿等活动。陀螺仪通过测量旋转和角速度来增加深度，捕获有关人体运动的细节。磁强计通过检测磁场和方向，进一步提高精度，帮助绘制定向运动和空间定位。像这样的数据集 UCI-HAR 展示这些设备如何记录各种活动。

基于视觉的系统另一方面，依靠相机来捕获图像或视频序列。这些系统允许基于手势的交互，无需用户佩戴设备。例如，深度摄像机可以从深度图像中提取骨骼信息，从而简化运动分析。可穿戴传感器生成一维信号数据，而基于视觉的系统可创建 2D 或 3D 图像和视频。这些方法之间的选择通常取决于用户的舒适度和特定的应用需求，基于视觉的系统因其非侵入性质而越来越受欢迎。

数据预处理以确保准确性

原始传感器数据很少可以立即使用。预处理在将这些原始输入转换为可靠见解方面起着至关重要的作用，直接影响系统的准确性。

第一步是过滤，它从数据中去除噪声和无关信号。随之而来的是标准化，对功能进行标准化以确保用户和设备之间的一致性。这些步骤共同为进一步分析打下了坚实的基础。

特征提取将原始数据转换为有意义的属性，例如平均值、标准差和频域特征。这些功能提供了对人类运动的紧凑而内容丰富的表达，使算法更容易有效地处理数据。

分段是另一个关键步骤，将连续的传感器数据划分为较小的时间窗口。这使系统能够捕捉运动的时间方面，通过分析运动如何随时间变化，帮助区分步行和慢跑等类似活动。

降维技术，例如 PCA 和 t-SNE，通常用于消除冗余信息，而插补方法则用于解决由传感器故障或数据传输错误造成的空白。在预处理结束时，数据已整洁、结构化，可以进行模型训练。

“标准化数据提供干净、结构化的输入，对自动化、人工智能和机器学习模型至关重要，同时还支持更快的数据库查询、更好的决策和可持续的业务增长。” — Chrissy Kidd，Splunk Blogs

模型训练和部署

数据经过预处理后，系统将进入模型训练和部署，这对于实时活动识别至关重要。

预处理的数据用于训练模型，可根据应用选择部署——无论是外部传感（例如摄像头）还是机身传感（例如可穿戴设备）。深度学习的进步显著提高了性能，超越了传统的机器学习方法。例如，J. Gao等人发现，CNN和RNN等深度学习模型可提供更高的精度，更好地处理传感器数据变化，并自动从原始数据中学习复杂的特征。CNN 在处理视觉和时间序列数据方面特别有效，而 RNN 及其特殊变体 LSTM 则擅长捕获序列模式和时间关系。

但是，现实世界的部署带来了独特的挑战。传感器错位、照明不一致和不可预测的用户移动等问题可能会影响性能。尽管存在这些障碍，但一些HAR系统的分类精度高达90％。

为了应对这些挑战，通常会采用其他技术。例如，特定活动的过滤可以保持数据质量，而基于时间戳的同步可以调整传感器流。模型量化降低了内存需求，从而更容易在资源有限的设备上部署 HAR 系统。

实时 HAR 的关键算法和技术

实时人类活动识别 (HAR) 系统的成功取决于能够快速准确地解释传感器数据的高级算法和技术。

传感器融合以获得更好的识别

与依赖单个传感器相比，合并来自多个传感器的数据可以更全面地了解人类活动。这个方法叫做 传感器融合，显著提高了 HAR 系统的精度。

虽然较旧的 HAR 系统通常只依赖一个传感器，但现代系统结合了来自加速度计、陀螺仪、磁强计和 GPS 的输入，以区分原本看似相似的活动。例如，在GPS传感器上行走和骑车都可能记录为运动。但是，来自加速度计（显示振动）和陀螺仪（表示身体旋转最小）的额外数据可以帮助确定正确的活动。这种多传感器方法不仅可以提高精度，还可以确保可靠性，即使在一个传感器的数据不一致的情况下也是如此。这些进步是 HAR 系统实时响应的关键。

姿势估计和序列建模

在传感器融合的基础上，基于视觉的方法通过分析详细的身体动作，使活动识别更进一步。这些系统使用 姿势估计 通过识别身体位置和动作来跟踪和解释人类活动。姿势估计可以预测图像或视频中关键身体部位的位置，这对于识别动作至关重要。例如， MS COCO 数据集识别与身体主要关节相对应的 17 个关键点。通过跟踪这些关键点如何随时间变化，系统可以深入了解人体运动并识别特定的活动。

微软的Kinect就是一个实际的例子，它使用三维姿势估计来监视玩家的动作。健身应用程序也受益于这项技术，使用它来评估锻炼形式并自动计算重复次数。同样，体育分析利用人工智能来分解和分析运动员的动作。

为了捕捉一段时间内的活动顺序，HAR 系统使用诸如长短期记忆网络 (LSTM) 之类的技术，这些技术旨在有效处理顺序数据。 卷积神经网络 (CNN) 还广泛用于分析视觉和时间序列数据。当与循环神经网络（RNN）结合使用时，这些方法在精度和可靠性方面一直优于旧技术。这些工具共同实现了 HAR 系统的实时功能。

设备端处理与基于云的处理

使用这些高级算法完善数据后，HAR 系统面临的下一个挑战就是决定如何处理信息，即在设备上本地处理信息，还是在云端远程处理。这种选择在实现响应能力和隐私之间的适当平衡方面起着至关重要的作用。

设备端处理 具有多种优点。通过直接在设备上分析数据，它消除了向远程服务器传输数据所造成的延迟，使其成为跌倒检测或实时健身指导等应用的理想之选。这种方法还通过将敏感数据存储在本地来增强隐私，从而降低与外部服务器相关的风险。像这样的技术 tinyML 使用诸如此类的工具在嵌入式系统上启用实时 HAR 意法半导体' STM32Cube.AI 允许机器学习模型直接在微控制器上运行。

但是，设备端处理确实有其局限性。设备的硬件通常不那么强大，能耗也更高。另一方面， 基于云的处理 得益于强大的远程服务器，可以处理更复杂的算法。但是这种方法可能会带来延迟，并带来潜在的隐私问题，因为数据必须通过网络传输。

特征设备端处理基于云的处理速度即时，无网络延迟数据传输可能的延迟隐私数据保留在设备上数据发送到外部服务器 互联网依赖 离线工作需要持续连接 处理能力 受设备硬件限制利用强大的服务器资源 能源使用量 更高的电池消耗降低本地用电量

随着边缘计算的兴起——预计到2030年将支持超过300亿台物联网设备——设备端处理变得越来越重要。到2035年，自动驾驶汽车等应用预计将占中国汽车销量的66％，也需要本地处理所提供的即时响应时间。饰演 Jeff Gehlhaar，技术副总裁高通公司，解释：

“人工智能应用程序往往是实时和任务关键型的。许多增强体验的人工智能用例承受不起延迟。”

为了取得平衡，许多 HAR 系统现在都使用混合模型。它们将用于即时响应的设备端处理与无需即时结果的模型更新或深入分析等任务的基于云的资源相结合。

实时 HAR 中的挑战和解决方案

实时人类活动识别（HAR）系统具有巨大的潜力，但将其变为现实伴随着相当多的挑战。这些障碍包括确保数据质量到解决技术限制和解决隐私问题。

数据质量和注释

要使 HAR 系统正常运行，它们需要访问高质量、准确标记的数据。不幸的是，现实世界的条件往往使这种情况复杂化，导致更高的错误分类率和不一致的注释。研究突显了这种鲜明的对比：虽然受控实验室环境中的错误分类率约为9％，但在现实应用中，错误分类率飙升至33.3％。这种差距凸显了受控环境如何无法反映日常场景中人类行为的不可预测性。

另一个主要问题是注释不一致。当人类注释者以不同的方式标记相同的数据时，会影响 AI 模型的准确性。如 Labellerr.com 恰如其分地说：

“注释不当会导致人工智能系统偏差、结果不准确和效率低下，从而影响业务运营。”

其他促成因素包括数据集有偏差、标签缺失或不正确以及手动注释的劳动密集型性质，所有这些都会降低模型性能。

为了解决这些问题，已证明有几种策略是有效的：

标准化指南： 建立清晰的注释协议，使用人工智能辅助标签，并使用自动质量控制工具来减少不一致之处。
人工智能辅助注释： 使用 AI 生成初始标签，人工审阅者可以对其进行完善，从而加快流程并最大限度地减少错误。
自动质量检查： 部署 AI 驱动的工具来标记偏见和不一致之处，确保定期更新数据集。
高级评分方法： 利用智能评分算法来评估预测信心，并使用来自附近传感器的上下文数据来提高准确性。

通过使用这些策略解决数据质量问题，HAR 系统可以更好地处理实时应用程序的复杂性。但是，与延迟和可扩展性相关的挑战仍然是一个重大障碍。

延迟和可扩展性

实时 HAR 系统需要快如闪电的数据处理，同时可能同时为数百万用户提供服务。满足这些双重要求绝非易事。

主要挑战之一是速度。实时应用程序无法承受延迟，但是 HAR 中使用的复杂算法通常需要大量的计算资源。这在精度和处理速度之间建立了棘手的平衡。

可扩展性是另一个主要障碍。预计到2030年将有超过300亿台物联网设备，其中许多设备可能依赖于HAR功能，传统的基于云的解决方案可能难以跟上步伐。更复杂的是，物联网传感器和移动设备的处理能力、内存和电池寿命通常有限，因此很难在本地运行复杂的 HAR 算法。

为了应对这些挑战，新兴技术和技术正在介入：

边缘计算： 在离源更近的地方处理数据，减少延迟。
tinyML： 在资源受限的设备上启用机器学习。
模型优化： 参数修剪和知识蒸馏等技术有助于在不牺牲过多准确性的情况下简化算法。

虽然提高速度和可扩展性至关重要，但保护用户数据同样重要，尤其是考虑到 HAR 系统的敏感性。

隐私和安全问题

HAR 系统收集高度个人化的数据，例如日常活动、健康指标和习惯。这使得保护用户隐私成为重中之重，尤其是在医疗保健和监控应用中。

监管合规性又增加了一层复杂性。政府和监管机构越来越注重确保隐私和防止滥用人工智能。此外，用户信任在系统采用中起着至关重要的作用。例如，一项研究发现，当要求用户每天回答多个与压力相关的问题时，使用系统的可能性较小。

网络安全威胁、设计缺陷和治理问题进一步加剧了这些风险。多层方法对于有效解决隐私问题至关重要：

数据保护基础知识： 进行风险评估，将数据收集限制为基本信息，并就数据使用情况的任何变化征得用户的明确同意。
技术保障： 使用加密、匿名化和访问控制来保护敏感数据。
操作安全： 执行严格的访问政策、强大的身份管理和持续监控，并定期更新系统。
隐私保护技术： 联邦学习允许模型在不集中敏感数据的情况下跨多个设备进行训练，从而提供了一个很有前途的解决方案。

真实的例子展示了如何有效实施隐私措施。2021 年，苹果推出了应用程序跟踪透明度 (ATT)，让 iPhone 用户可以控制第三方跟踪。报告显示，80％至90％的用户在有选择时选择不跟踪。

詹妮弗·金，研究员斯坦福大学以人为本的人工智能研究所，总结了日益增长的担忧：

“十年前，大多数人从在线购物的角度考虑数据隐私...但是现在我们已经看到各公司转向这种无处不在的数据收集来训练人工智能系统，这可能会对整个社会，尤其是我们的公民权利产生重大影响。”

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使用 AI 工作流程平台构建 HAR 系统

开发实时人类活动识别 (HAR) 系统通常会带来相当多的挑战，从管理多个数据流到确保经济实惠的扩展。为了应对这些复杂性，组织正在转向现代人工智能工作流程平台，以简化从数据处理到模型部署的整个流程。

这些平台旨在解决关键障碍，包括协调团队工作和管理不同的数据流，同时控制成本。市场趋势支持了这种转变，数据显示，随着全球工作流程自动化市场的持续快速增长，对自动化和可扩展解决方案的重视程度越来越高。

以下是使这些平台对于 HAR 系统开发至关重要的功能。

HAR 系统依赖于各种数据源——加速度计、摄像机信号源、音频信号，甚至环境传感器。多模态人工智能平台通过提供统一的框架来实时处理和整合这些不同的输入，从而大放异彩。这种对来自多个来源的数据的交叉验证显著提高了识别系统的准确性和可靠性。

以这样的平台为例 prompts.ai，例如。它们允许开发人员在单个系统中处理文本、图像、音频和传感器数据。通过组合来自不同传感器的输入，这些平台可提供更精确的识别结果。例如，HAR 系统可以将人体姿势的视觉数据与加速度计读数和音频提示相结合，从而能够更准确地区分走楼梯和在跑步机上行走。

这些系统背后的架构通常包括三个主要组件：为每种数据类型量身定制的输入处理、组合数据的融合算法以及提供实时结果的输出系统。这些平台还解决了棘手的问题，例如对齐和同步具有不同采样率和格式的数据流。

多模态人工智能的另一个关键优势是改善了情境理解。通过集成不同类型的数据，HAR 系统能够更细致地解释复杂场景。例如，将视觉和音频数据与加速度计读数相结合，可以帮助系统更好地了解个人活动的背景，使其更加准确和可靠。

实时协作和报告

构建 HAR 系统不仅仅是技术，还需要无缝的团队合作。数据科学家、软件工程师、领域专家和质量保证团队都需要有效的协作。然而，研究表明，86％的领导者认为合作不力是项目失败的主要原因。

现代 AI 工作流程平台通过提供集中式环境来解决这个问题，让团队可以实时协作。这些平台通常包括用于执行模型训练等任务的共享工作空间、用于监控进度的仪表板以及让所有人了解情况的自动报告工具。

自动报告对于 HAR 系统尤其有价值，因为这些系统需要持续监控以保持准确性。这些报告可以提供对模型性能、数据质量和系统运行状况的见解，从而使团队免于手动跟踪，并帮助他们快速解决出现的任何问题。

例如，prompts.ai 通过让团队全面了解从开发到部署的项目工作流程来支持实时协作。其自动报告功能可确保利益相关者获得所需的数据，以便就改进模型和优化系统做出明智的决策。

经济实惠且可扩展的解决方案

开发 HAR 系统的最大挑战之一是平衡性能与成本。传统方法通常需要在基础设施和专业知识方面进行大量的前期投资。但是，现代平台正在使用即用即付模式改变游戏规则，这种模式允许组织根据实际使用情况扩展系统。

实际上，谷歌发布的2024年生成式人工智能投资回报率报告发现，使用生成式人工智能的企业中有74％在第一年内获得了投资回报。这种快速的投资回报率对于 HAR 应用程序尤其重要，在这些应用程序中，提高效率和更好的用户体验等优势可以创造显著的价值。

即用即付定价特别适用于 HAR 系统，这些系统的工作负载通常是可变的。组织可以从小规模的试点项目开始，然后在看到成效后逐步扩展。例如，prompts.ai 基于代币的定价模型允许团队仅为他们使用的计算资源付费。这种灵活性意味着开发人员可以尝试不同的方法，而无需投入昂贵的基础架构。

此外，现代平台还提供弹性——根据需求自动调整计算资源。这可确保 HAR 系统在高峰使用期间保持高性能，同时在较安静的时段保持较低的成本。这种适应性对于健身追踪器或智能家居系统等应用至关重要，在这些应用中，使用情况可能会有很大波动。

实时人类活动识别的关键要点

实时人类活动识别 (HAR) 已从一个研究概念发展成为一种应用于医疗保健、健身和智能环境的实用工具。它的成功取决于算法的进步和周到的系统设计。

深度学习改变了 HAR 精度的游戏规则。例如，DeepConv LSTM模型实现了令人印象深刻的98％的准确率和类似的F1分数。应用量化后，该模型的大小从 513.23 KB 减小到仅 136.51 KB，使其可以部署在资源有限的设备上。TinyML 进一步支持可穿戴设备上的 HAR，LSTM 自动编码器实现了近乎完美的精度（99.99%），平均推理时间仅为 4 毫秒。

使用来自多个传感器的数据可以增强区分活动的能力，从而提高整体准确性。

随着各行业意识到工作流程自动化和可衡量的效率提高的好处，HAR 系统的商业案例持续增长。隐私和延迟问题通常是重大障碍，正在通过联邦学习和边缘计算来解决。这些方法允许 HAR 系统在不损害用户隐私的情况下处理分布式数据，同时减少延迟和带宽使用量。

为了成功使用 HAR 系统，组织应优先考虑轻量级模型、有效的预处理和多传感器数据集成。像 prompts.ai 这样的人工智能工作流程平台通过整合不同的传感器数据、支持实时协作以及通过即用即付定价模式提供可扩展、具有成本效益的解决方案来简化这一过程。

展望未来，HAR的未来与自监督学习、可解释的人工智能以及TinyML的更广泛采用息息相关。随着这些技术的进步，HAR 系统有望变得更加准确、高效，并且可以在更广泛的应用中使用。

常见问题解答

实时人类活动识别 (HAR) 系统如何在处理敏感数据时保护用户隐私？

实时 HAR 系统和用户隐私

实时人类活动识别 (HAR) 系统认真对待用户隐私，采用先进的方法来确保个人数据安全。一种关键方法是使用在收集和处理过程中对数据进行匿名化的技术，确保敏感细节受到保护。

许多 HAR 系统依赖开源数据集进行训练，这最大限度地减少了访问或使用个人用户数据的需求。最重要的是，这些系统还采用了强大的安全措施，例如加密和本地数据处理。这些做法确保用户信息保密，不会以可能导致滥用的方式传输或存储。

通过融合这些以隐私为中心的策略，HAR 系统可以在不影响用户信任或安全性的情况下提供有效的功能。

实时人类活动识别 (HAR) 系统在现实应用中面临哪些挑战，如何克服这些挑战？

实时人类活动识别 (HAR) 系统在应用于日常情况下会面临一系列障碍。其中包括诸如此类的问题 可扩展性，依赖于具体的 传感器， 环境变异性 （例如光线变化或障碍物），以及对以下方面的担忧 数据隐私。最重要的是，这些系统需要管理 复杂的任务 并调整为 域名移动 在新设置或其他设置下操作时。

为了克服这些障碍，专家们转向了尖端的解决方案，例如 混合深度学习模型， 传感器融合技术，以及 域泛化框架。这些工具增强了系统的适应能力，提供准确的结果，并在各种条件下保持可靠性。此外， 持续学习 允许 HAR 系统随着时间的推移而改进和发展，同时隐私保护方法可以保护用户数据。当前的进展旨在确保 HAR 系统可靠且有效，可在不断变化的环境中长期使用。