arXiv cs.AI· Yanhua Zhao·· 14 小时前AI 评分18
基于环形膨胀CNN的智能鞋垫传感器数据活动识别
Activity Recognition from Smart Insole Sensor Data Using a Circular Dilated CNN
AI 导读
研究提出环形膨胀卷积神经网络（CDCNN），处理智能鞋垫压力、加速度计和陀螺仪的多模态时序数据，在四分类任务（站立、行走、坐、串联步态）的受试者独立评估中达到86.42%测试准确率。模型输入为160帧窗口、24通道（18路压力、3路加速度计、3路陀螺仪轴），并通过排列特征重要性揭示各传感器对分类的贡献分布。该方法可应用于智能鞋垫设计、健康监测与康复领域。
正文 · AI 翻译
摘要：配备压力传感器、加速度计和陀螺仪的智能鞋垫提供了一种非侵入式的人体步态与姿势监测方式。我们提出了一种基于循环膨胀卷积神经网络（CDCNN）的活动分类系统，用于处理来自此类鞋垫的多模态时间序列数据。该模型在 160 帧窗口、24 个通道（18 个压力通道、3 个加速度计轴、3 个陀螺仪轴）上运行，在四类任务（站立、行走、坐姿、串联站立）的受试者无关评估中达到 86.42% 的测试准确率。置换特征重要性揭示了各类传感器对分类过程贡献的分布情况。所提出的方法在智能鞋垫设计、健康监测和康复等领域具有潜在应用。
| 评论： | 发表于 Current Directions in Biomedical Engineering |
| 主题： | 机器学习（cs.LG）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2603.04477 [cs.LG] |
| （或本版本的 arXiv:2603.04477v2 [cs.LG]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.04477 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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| 期刊 参考： | Current Directions in Biomedical Engineering (2026) |
| 相关 DOI： | https://doi.org/10.1515/cdbme-2026-0267
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来自：Yanhua Zhao [查看电子邮件]
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2026 年 3 月 4 日星期三 15:27:14 UTC（1,281 KB）
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2026 年 10 月 24 日星期六 19:55:43 UTC（1,076 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org