...实现HAR人体动作识别(Human Activity Recognition)
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发布时间：2024-10-22 01:54
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时间：5分钟前
本文介绍了一个基于微信小程序实现人体动作识别的项目。项目分为前端小程序和后台服务器两个部分。前端小程序负责采集用户进行HIIT规范动作的数据，实时检测动作类别并记录动作个数。后端服务器则用于数据处理、训练机器学习模型和部署算法。
项目主要过程包括：数据采集、数据处理、特征提取、模型训练和服务器部署。数据采集部分由小程序完成，通过收集用户动作时的六轴原始数据进行实时检测。数据处理部分在电脑本地进行，对采集的数据进行特征提取，并将特征值和目标值通过TXT文件导出，以便后续模型训练。训练模型部分使用sklearn库调用不同模型，通过特征数据集投入模型、优化参数和比较模型准确率，最终选择出效果较好的随机森林模型。服务器部署部分采用flask框架，将训练好的模型部署至服务器上，实现实际应用。
项目提供完整代码，包含小程序端、数据处理端、训练模型端和服务器端的代码。开发者可根据需要下载代码，了解详细实现过程。
项目使用流程简单，开发者只需运行服务器端的Python文件即可。同时，项目提供QQ和邮箱联系方式，欢迎开发者提出问题和建议。
本项目为作者大二第二学期实验设计课程的期末项目，仅用于课程考核。项目存在不足之处，欢迎批评指正。感谢关注和支持。
