Activity Recognition基于传感器的行为识别资料

行为识别的资料太多，一不小心就淹死在论文海里。好在最近翻到一套还挺系统的资源，主要围绕传感器数据和深度学习展开，涵盖了源码、综述、案例啥的，比较适合你想快速上手或者做点项目的情况。

比如那个《基于传感器数据的行为识别》，就是讲怎么从手机、可穿戴设备这类传感器采数据，用模型识别出人是走路还是跑步，挺接地气的。

要是你想看看代码直接开干，推荐这个《深度学习人体动作识别源码分享》，PyTorch 写的，结构清晰，拿来练手还不错。跑通之后你就知道怎么接自己的数据了。

另外，《深度学习行为识别实战必备课程》这种实战导向的内容也别错过，讲得还蛮系统，从基础到模型部署都有，适合边学边练。

识别算法这块你可以看看《基于深度学习的人体行为识别算法》，讲了一些常用结构，比如 CNN+LSTM，适合了解下整个 pipeline 是怎么串起来的。

如果你是搞手机端应用的，《基于智能手机传感器数据的人类行为识别》这个挺合适，数据来源、传感器特征提取、功耗这些它都有提。

，这一套资源偏工程实用型，读起来不累。建议先撸源码+传感器那两篇，再根据你需求挑其他的。要做项目或者毕设，用它们打底挺稳的。