《表1 Oppor数据集各类样本数量》

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《基于注意力模型的多传感器人类活动识别》

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机会（Oppor）数据集设计了一个微型的日常生活环境，有4位志愿者参与，每位需要完成6轮动作，其中前5轮为连续日常动作如起床、开门、开抽屉和倒咖啡等，最后一轮是开关灯、开关门和打扫桌面等11个代表性动作，每个动作重复执行20次[23]。数据集采集过程中，每位志愿者佩戴7个惯性测量单元，12个3轴加速度传感器，4个3维位置信息传感器。在12个物体上（如茶杯和抽屉等）安装了3轴加速度计以及2轴转速计。在整个模拟环境中还安装了13个开关和8个3轴加速度计，采集者在每个时间点共采集了243组不同的信号。本文选择了113组志愿者佩戴的可穿戴传感器信号，每组信号采集频率为30 Hz。使用18类中级粒度标签，分别是:无明确意义的空类、开1号门、关1号门、开2号门、关2号门、开冰箱和关冰箱等。各类数据的数量如表1所示。由表1可知，在所有样本中，无确定含义的空类数据占据了整个数据集的72%，因而Oppor数据集存在严重的类不平衡问题。