Как правильно реализовать скользящие окна для распознавания активности в реальном времени по данным датчика?Python

Программы на Python
Ответить Пред. темаСлед. тема
Anonymous
 Как правильно реализовать скользящие окна для распознавания активности в реальном времени по данным датчика?

Сообщение Anonymous »

Мы разрабатываем систему обнаружения падения в реальном времени, используя носимый датчик (акселерометр и гироскоп), которая отправляет непрерывные данные в Firebase. Наша модель машинного обучения была обучена на 20-секундных окнах данных, собранных при 80 Гц (всего 1600 образцов на окно). Основная задача-правильно реализовывать логику скользящего окна для непрерывного сбора данных датчиков и делать прогнозы в реальном времени.
Наш текущий подход включает в себя постоянный опрос пожарной базы для новых партий данных датчиков, нормализации их и буферизации этих образцов в Decque с максимальным размером 1600. Как только буферный буфер (Wear Comper (We We Rug and Res Defite Arset Art Defet Arset Arset Arset Antrective Ancome Arset. /> Однако прогнозы неточны, и мы подозреваем, что наш подход к скользящим окнам или буферизации может быть ошибочным.BUFFER_SIZE = 1600 # 20 sec window at 80 Hz
STEP_INTERVAL = 5 # Predict every 5 seconds
data_buffer = deque(maxlen=BUFFER_SIZE)
last_prediction_time = time.time()

while True:
samples = fetch_from_firebase() # fetches new data batch (80 samples per second)

for sample in samples:
# Normalize and append each sensor sample to buffer
reading = np.array([
sample['ax'], sample['ay'], sample['az'],
sample['gx'], sample['gy'], sample['gz']
]) / 10000.0
data_buffer.append(reading)

# Prediction logic (every STEP_INTERVAL seconds, after buffer fills)
current_time = time.time()
if len(data_buffer) == BUFFER_SIZE and (current_time - last_prediction_time) >= STEP_INTERVAL:
window = np.array(data_buffer).reshape(1, -1)
window_scaled = scaler.transform(window)
prediction = model.predict(window_scaled)[0]

last_prediction_time = current_time
handle_prediction(prediction)
< /code>
  • Это правильный способ реализовать непрерывные раздвижные окна для
    датчиков в реальном времени? Данные датчика эффективно для прогнозов?


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/795 ... nition-fro
Реклама
Ответить Пред. темаСлед. тема

Быстрый ответ

Изменение регистра текста: 
Смайлики
:) :( :oops: :roll: :wink: :muza: :clever: :sorry: :angel: :read: *x)
Ещё смайлики…
   
К этому ответу прикреплено по крайней мере одно вложение.

Если вы не хотите добавлять вложения, оставьте поля пустыми.

Максимально разрешённый размер вложения: 15 МБ.

  • Похожие темы
    Ответы
    Просмотры
    Последнее сообщение

Вернуться в «Python»