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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运动，例如行走、跑步或坐着。通过利用加速计、陀螺仪和摄像头等工具，HAR 系统可以即时处理数据，从而支持医疗保健、健身、安全和工业安全领域的应用。
在深度学习、边缘计算和 TinyML 进步的支持下，HAR 系统不断发展，使其在各个行业中更加高效和易于使用。
Real-time Human Activity Recognition (HAR) systems transform raw sensor data into actionable insights using a structured process. Let’s break down how these systems handle data collection, preprocessing, and model deployment.
HAR 系统使用可穿戴传感器和基于视觉的方法收集数据。每种方法都满足特定的需求并提供独特的优势。
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。加速度计跟踪三个轴上的运动，从而可以区分步行、跑步或坐着等活动。陀螺仪通过测量旋转和角速度来增加深度，捕获有关身体运动的细节。磁力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。 UCI-HAR 等数据集展示了这些设备如何记录各种活动。
另一方面，基于视觉的系统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，而不需要用户佩戴设备。例如，深度相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，而基于视觉的系统则创建 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而受到欢迎。
原始传感器数据很少可以立即使用。预处理在将原始输入转化为可靠的见解方面发挥着至关重要的作用，直接影响系统的准确性。
第一步是过滤，从数据中去除噪声和不相关信号。接下来是标准化，标准化功能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创建了一个干净的记录。
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。这些功能提供了人类运动的紧凑而信息丰富的表示，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更小的时间窗口。这使得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来帮助区分步行和慢跑等类似的活动。
PCA 和 t-SNE 等降维技术通常用于消除冗余信息，而插补方法则可解决由传感器故障或数据传输错误引起的间隙。预处理结束时，数据是干净的、结构化的，并准备好进行模型训练。
"Normalized data provides clean, structured inputs crucial for automation, AI, and machine learning models, while also supporting faster database queries, better decision-making, and sustainable business growth." – Chrissy Kidd, Splunk Blogs
"Normalized data provides clean, structured inputs crucial for automation, AI, and machine learning models, while also supporting faster database queries, better decision-making, and sustainable business growth." – Chrissy Kidd, Splunk Blogs
数据预处理后，系统将继续进行模型训练和部署，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，并根据应用选择部署 - 无论是外部传感（例如相机）还是身体传感（例如可穿戴设备）。深度学习的进步显着提高了性能，超越了传统的机器学习方法。例如，J.Gao 等人。研究发现，CNN 和 RNN 等深度学习模型可以提供更高的准确度，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 对于处理视觉和时间序列数据特别有效，而 RNN 及其专门变体 LSTM 则擅长捕获顺序模式和时间关系。
然而，现实世界的部署带来了独特的挑战。传感器未对准、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，一些 HAR 系统仍能实现高达 90% 的分类准确率。
为了应对这些挑战，通常会采用其他技术。例如，特定于活动的过滤可以保持数据质量，而基于时间戳的同步可以对齐传感器流。模型量化降低了内存需求，使得在资源有限的设备上部署 HAR 系统变得更加容易。
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先进算法和技术。
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。这种方法称为传感器融合，可显着提高 HAR 系统的准确性。
虽然较旧的 HAR 系统通常仅依赖一个传感器，但现代系统结合了来自加速计、陀螺仪、磁力计和 GPS 的输入，以区分看似相似的活动。例如，步行和乘车都可能在 GPS 传感器上记录为运动。然而，来自加速度计（显示振动）和陀螺仪（指示最小身体旋转）的附加数据可以帮助查明正确的活动。这种多传感器方法不仅提高了准确性，而且即使在一个传感器的数据不一致的情况下也能确保可靠性。这些进步对于 HAR 系统的实时响应能力至关重要。
基于传感器融合的基于视觉的方法通过分析详细的身体运动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运动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 数据集识别了与主要身体关节相对应的 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活动。
一个实际的例子是微软的 Kinect，它使用 3D 姿势估计来监控玩家的动作。健身应用程序也受益于这项技术，利用它来评估锻炼形式并自动计算重复次数。同样，运动分析利用人工智能来分解和分析运动员的动作。
为了捕获随时间变化的活动序列，HAR 系统使用长短期记忆网络 (LSTM) 等技术，这些技术旨在有效地处理顺序数据。卷积神经网络 (CNN) 也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始终优于旧技术。这些工具共同实现了 HAR 系统的实时功能。
使用这些先进算法对数据进行提炼后，HAR 系统的下一个挑战是决定如何处理信息 - 在设备本地还是在云中远程处理。这种选择对于实现响应性和隐私之间的适当平衡起着至关重要的作用。
设备上处理具有多种优势。通过直接在设备上分析数据，它消除了将数据传输到远程服务器造成的延迟，使其成为跌倒检测或实时健身指导等应用的理想选择。此方法还通过将敏感数据存储在本地来增强隐私性，从而降低与外部服务器相关的风险。 TinyML 等技术可在嵌入式系统上实现实时 HAR，而 STMicroelectronics 的 STM32Cube.AI 等工具则允许机器学习模型直接在微控制器上运行。
然而，设备上处理确实有其局限性。设备通常具有功能较弱的硬件和较高的能耗。另一方面，由于强大的远程服务器，基于云的处理可以处理更复杂的算法。但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。
随着边缘计算的兴起（预计到 2030 年将支持超过 300 亿个物联网设备），设备上的处理变得越来越重要。预计到 2035 年，自动驾驶汽车等应用将占中国汽车销量的 66%，也需要本地处理提供即时响应时间。正如高通公司技术副总裁 Jeff Gehlhaar 所解释的：
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“人工智能应用程序往往是实时且关键任务的。许多增强体验的人工智能用例都不能承受延迟。”
为了取得平衡，许多 HAR 系统现在使用混合模型。这些将设备上的即时响应处理与基于云的资源相结合，以执行模型更新或不需要即时结果的更深入分析等任务。
实时人类活动识别 (HAR) 系统具有巨大的潜力，但将其付诸实践也面临着相当大的挑战。这些障碍包括确保数据质量、解决技术限制和解决隐私问题。
为了使 HAR 系统表现良好，它们需要访问高质量、准确标记的数据。不幸的是，现实世界的情况往往使这一情况变得复杂，导致更高的错误分类率和不一致的注释。研究强调了这种鲜明的对比：虽然受控实验室环境中的错误分类率约为 9%，但在实际应用中，错误分类率飙升至 33.3%。这一差距凸显了受控环境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。当人类注释者对相同的数据进行不同的标记时，就会影响人工智能模型的准确性。正如 Labellerr.com 恰当地指出的那样：
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“糟糕的注释会导致人工智能系统存在偏见、结果不准确以及效率低下，从而影响业务运营。”
其他影响因素包括有偏差的数据集、缺失或不正确的标签以及手动注释的劳动密集型性质，所有这些都会降低模型的性能。
为了解决这些问题，一些策略已被证明是有效的：
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。然而，与延迟和可扩展性相关的挑战仍然是一个重大障碍。
实时 HAR 系统需要闪电般快速的数据处理，同时为潜在的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 HAR 中使用的复杂算法通常需要大量计算资源。这在准确性和处理速度之间造成了微妙的平衡。
可扩展性是另一个主要障碍。预计到 2030 年，物联网设备将超过 300 亿台，其中许多设备可能依赖 HAR 功能，传统的基于云的解决方案可能难以跟上。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，这使得在本地运行复杂的 HAR 算法变得更加困难。
为了应对这些挑战，新兴技术和工艺正在介入：
虽然提高速度和可扩展性至关重要，但保护用户数据也同样重要，特别是考虑到 HAR 系统的敏感性。
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首要任务，特别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关注确保隐私和防止人工智能的滥用。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，当用户每天被要求回答多个与压力相关的问题时，他们不太可能与系统互动。
网络安全威胁、设计缺陷和治理问题进一步放大了这些风险。多层方法对于有效解决隐私问题至关重要：
现实世界的例子展示了如何有效实施隐私措施。 2021 年，Apple 推出了 App Tracking Transparency (ATT)，让 iPhone 用户可以控制第三方跟踪。报告表明，80% 到 90% 的用户在可以选择时选择不跟踪。
斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所研究员 Jennifer King 总结了人们日益增长的担忧：
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“十年前，大多数人都会考虑在线购物方面的数据隐私......但现在我们看到公司转向这种无处不在的数据收集来训练人工智能系统，这可能对整个社会产生重大影响，尤其是我们的公民权利。”
开发实时人类活动识别 (HAR) 系统通常会面临相当多的挑战，从管理多个数据流到确保经济有效的扩展。为了解决这些复杂性，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持续快速增长，人们越来越重视自动化和可扩展解决方案。
Here’s a closer look at the features that make these platforms essential for HAR system development.
HAR 系统依赖于各种数据源 - 加速度计、摄像头信号、音频信号，甚至环境传感器。多模式人工智能平台在这里大放异彩，它提供了一个统一的框架，可以实时处理和集成这些不同的输入。这种来自多个来源的数据的交叉验证显着提高了识别系统的准确性和可靠性。
Take platforms like prompts.ai, for example. They allow developers to work with text, images, audio, and sensor data within a single system. By combining inputs from different sensors, these platforms deliver more precise recognition results. For instance, a HAR system could combine visual data of a person’s posture with accelerometer readings and audio cues, enabling it to distinguish between walking up stairs and walking on a treadmill with much greater accuracy.
这些系统背后的架构通常包括三个主要组件：针对每种数据类型定制的输入处理、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。
Another key benefit of multi-modal AI is improved contextual understanding. By integrating different types of data, HAR systems gain the ability to interpret complex scenarios with more nuance. For example, combining visual and audio data with accelerometer readings can help the system better understand the context of a person’s activity, making it more accurate and reliable.
Building HAR systems isn’t just about the technology - it also requires seamless teamwork. Data scientists, software engineers, domain specialists, and quality assurance teams all need to collaborate effectively. Yet, research shows that 86% of leaders cite poor collaboration as a major reason for project failures.
现代人工智能工作流程平台通过提供团队可以实时协作的集中式环境来解决这个问题。这些平台通常包括用于模型训练等任务的共享工作区、用于监控进度的仪表板以及让每个人都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，因为它需要持续监控以保持准确性。这些报告可以提供有关模型性能、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，promps.ai 通过让团队全面了解从开发到部署的项目工作流程，支持实时协作。其自动报告功能可确保利益相关者拥有所需的数据，以便就改进模型和优化系统做出明智的决策。
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前期投资。但现代平台正在通过即用即付模式改变游戏规则，让组织可以根据实际使用情况扩展其系统。
In fact, Google’s 2024 ROI of Generative AI report found that 74% of enterprises using generative AI see returns on their investment within the first year. This quick ROI is especially important for HAR applications, where benefits like improved efficiency and better user experiences can create significant value.
Pay-as-you-go pricing is particularly suited to HAR systems, which often have variable workloads. Organizations can start small with pilot projects and gradually expand as they see results. For example, prompts.ai’s token-based pricing model allows teams to pay only for the computational resources they use. This flexibility means developers can experiment with different approaches without committing to costly infrastructure.
此外，现代平台提供弹性——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，同时在安静时段保持较低成本。这种适应性对于健身追踪器或智能家居系统等使用情况可能会大幅波动的应用至关重要。
实时人体活动识别 (HAR) 已从一个研究概念发展成为一种实用工具，可应用于医疗保健、健身和智能环境。它的成功取决于算法的进步和深思熟虑的系统设计。
深度学习已经改变了 HAR 准确性。例如，DeepConv LSTM 模型实现了令人印象深刻的 98% 准确率和类似的 F1 分数。应用量化后，模型的大小从 513.23 KB 减少到仅 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准确度 (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。
随着各行业认识到工作流程自动化和显着提高效率的好处，HAR 系统的业务案例不断增长。隐私和延迟问题通常是重大障碍，正在通过联合学习和边缘计算得到解决。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。
为了成功利用 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 Promps.ai 这样的人工智能工作流程平台通过集成不同的传感器数据、支持实时协作以及通过即用即付定价模型提供可扩展、经济高效的解决方案来简化这一流程。
展望未来，HAR 的未来与自我监督学习、可解释的人工智能以及 TinyML 的更广泛采用的进步息息相关。随着这些技术的进步，HAR 系统预计将变得更加准确、高效，并且可在更广泛的应用中使用。
实时人类活动识别 (HAR) 系统认真对待用户隐私，采用先进的方法来保证个人数据的安全。一种关键方法涉及使用在收集和处理过程中对数据进行匿名化的技术，以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要。最重要的是，这些系统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，并且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 系统可以在不损害用户信任或安全的情况下提供有效的功能。
实时人类活动识别 (HAR) 系统在日常情况下应用时面临一系列障碍。其中包括可扩展性、对特定传感器的依赖、环境变化（例如照明或障碍物的变化）以及对数据隐私的担忧等问题。最重要的是，这些系统需要管理复杂的任务，并在新的或不同的设置中运行时适应域的变化。
为了解决这些障碍，专家们转向了混合深度学习模型、传感器融合技术和领域泛化框架等尖端解决方案。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。此外，持续学习使 HAR 系统能够随着时间的推移而改进和发展，而隐私保护方法可以保护用户数据。当前的进步旨在确保 HAR 系统在不断变化的环境中长期使用可靠且有效。
组合来自多个传感器的数据（即所谓的传感器融合）在提高人类活动识别 (HAR) 的准确性方面发挥着关键作用。通过将不同传感器的输入汇集在一起，这种方法有助于消除噪音，解决各个传感器的弱点，并提供精确可靠的结果。
研究表明，传感器融合可以将性能提高多达 9%，准确率达到 96% 或更高。该技术通过利用各种数据源提供对人体运动的更深入的了解，使 HAR 系统更强大、更值得信赖。
