Filippova-BS-Thesis

Тема: Методы анализа движений человека на основе показаний с сенсоров

В работе рассматривается задача построения репрезентативного признакового пространства в задаче распознования активностей человека. Исходное признаковое описание активностей - временные ряды сигналов, полученных с инерционных датчиков (акселерометр и гироскоп). Предлагается метод оптимального кодирования многомерного временного сигнала с помощью функций, параметризованных нейронной сетью. Это позволяет существенного снизить размерность признакого пространства, а также использовать полученное репрезентативное векторное представление для решения задач классификации и кластеризации. В работе предлагается процедура обучения модели, обеспечивающая быструю сходимость, а также алгоритм тестирования построенного признакого описания активностей. В работе приведены результаты численных экспериментов на данных, полученных с датчиков, закрепленных на запястье людей во время выполнения различных спортивных активностей.

Requirements

  -libgcc_mutex=0.1=main
  - _pytorch_select=0.2=gpu_0
  - abseil-cpp=20200225.2=he1b5a44_2
  - absl-py=0.11.0=py38h578d9bd_0
  - aiohttp=3.7.3=py38h25fe258_0
  - aliyun-python-sdk-core=2.13.30=py38h578d9bd_0
  - aliyun-python-sdk-kms=2.14.0=pyhd3deb0d_0
  - appdirs=1.4.4=pyh9f0ad1d_0
  - argcomplete=1.12.2=pyhd8ed1ab_0
  - argon2-cffi=20.1.0=py38h27cfd23_1
  - arrow-cpp=2.0.0=py38ha9d6ab6_6_cpu
  - async-timeout=3.0.1=py_1000
  - async_generator=1.10=pyhd3eb1b0_0
  - atpublic=1.0=py_0
  - attrs=20.3.0=pyhd3deb0d_0
  - aws-c-common=0.4.59=h36c2ea0_1
  - aws-c-event-stream=0.1.6=had2084c_6
  - aws-checksums=0.1.10=h4e93380_0
  - aws-sdk-cpp=1.8.70=h57dc084_1
  - azure-core=1.10.0=pyhd8ed1ab_0
  - azure-storage-blob=12.7.1=pyh44b312d_0
  - backcall=0.2.0=pyhd3eb1b0_0
  - bcrypt=3.2.0=py38h1e0a361_1
  - blas=1.0=mkl
  - bleach=3.3.0=pyhd3eb1b0_0
  - blinker=1.4=py_1
  - boto3=1.17.7=pyhd8ed1ab_0
  - botocore=1.20.7=pyhd8ed1ab_0
  - brotli=1.0.9=he1b5a44_3
  - brotlipy=0.7.0=py38h8df0ef7_1001
  - bzip2=1.0.8=h516909a_3
  - c-ares=1.17.1=h36c2ea0_0
  - ca-certificates=2021.1.19=h06a4308_0
  - cachetools=4.2.1=pyhd8ed1ab_0
  - certifi=2020.12.5=py38h06a4308_0
  - cffi=1.14.5=py38h261ae71_0
  - chardet=3.0.4=py38h924ce5b_1008
  - click=7.1.2=pyh9f0ad1d_0
  - colorama=0.4.4=pyh9f0ad1d_0
  - commonmark=0.9.1=py_0
  - configobj=5.0.6=py_0
  - crcmod=1.7=pyhd8ed1ab_1005
  - cryptography=3.2.1=py38h7699a38_0
  - cudatoolkit=10.1.243=h6bb024c_0
  - cudnn=7.6.5.32=hc0a50b0_1
  - cycler=0.10.0=py38_0
  - dbus=1.13.18=hb2f20db_0
  - decorator=4.4.2=py_0
  - defusedxml=0.6.0=pyhd3eb1b0_0
  - distro=1.5.0=pyh9f0ad1d_0
  - dpath=1.4.2=py38h32f6830_1002
  - dulwich=0.20.11=py38h25fe258_0
  - dvc=1.11.15=py38h578d9bd_0
  - dvc-azure=1.11.15=py38h578d9bd_0
  - dvc-base=1.11.15=py38h578d9bd_0
  - dvc-gdrive=1.11.15=py38h578d9bd_0
  - dvc-gs=1.11.15=py38h578d9bd_0
  - dvc-hdfs=1.11.15=py38h578d9bd_0
  - dvc-oss=1.11.15=py38h578d9bd_0
  - dvc-s3=1.11.15=py38h578d9bd_0
  - dvc-ssh=1.11.15=py38h578d9bd_0
  - entrypoints=0.3=py38_0
  - expat=2.2.10=he6710b0_2
  - flatten-dict=0.3.0=pyh9f0ad1d_0
  - flufl.lock=3.2=py_0
  - fontconfig=2.13.1=h6c09931_0
  - freetype=2.10.4=h5ab3b9f_0
  - fsspec=0.8.5=pyhd8ed1ab_0
  - funcy=1.15=pyh9f0ad1d_0
  - future=0.18.2=py38h578d9bd_3
  - gflags=2.2.2=he1b5a44_1004
  - gitdb=4.0.5=pyhd8ed1ab_1
  - gitdb2=4.0.2=py_0
  - gitpython=3.1.13=pyhd8ed1ab_0
  - glib=2.67.3=h36276a3_1
  - glog=0.4.0=h49b9bf7_3
  - gmp=6.2.1=h58526e2_0
  - google-api-core=1.25.1=pyh44b312d_0
  - google-api-python-client=1.12.8=pyhd3deb0d_0
  - google-auth=1.24.0=pyhd3deb0d_0
  - google-auth-httplib2=0.0.4=pyh9f0ad1d_0
  - google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2
  - google-cloud-core=1.5.0=pyhd3deb0d_0
  - google-cloud-storage=1.19.0=py_0
  - google-crc32c=1.0.0=py38h6d3b9ce_1
  - google-resumable-media=1.2.0=pyhd3deb0d_0
  - googleapis-common-protos=1.52.0=py38h578d9bd_1
  - grandalf=0.6=py_0
  - grpc-cpp=1.33.2=h1870a98_1
  - grpcio=1.33.2=py38heead2fc_2
  - gst-plugins-base=1.14.0=h8213a91_2
  - gstreamer=1.14.0=h28cd5cc_2
  - httplib2=0.19.0=pyhd8ed1ab_0
  - icu=58.2=he6710b0_3
  - idna=2.10=pyh9f0ad1d_0
  - importlib-metadata=3.4.0=py38h578d9bd_0
  - importlib_metadata=3.4.0=hd8ed1ab_0
  - intel-openmp=2020.2=254
  - invoke=1.5.0=pyhd3deb0d_0
  - ipykernel=5.3.4=py38h5ca1d4c_0
  - ipython=7.20.0=py38hb070fc8_1
  - ipython_genutils=0.2.0=pyhd3eb1b0_1
  - ipywidgets=7.6.3=pyhd3eb1b0_1
  - isodate=0.6.0=py_1
  - jedi=0.17.0=py38_0
  - jinja2=2.11.3=pyhd3eb1b0_0
  - jmespath=0.10.0=pyh9f0ad1d_0
  - joblib=1.0.0=pyhd3eb1b0_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - jsonpath-ng=1.5.2=pyh9f0ad1d_0
  - jsonschema=3.2.0=py_2
  - jupyter=1.0.0=py38_7
  - jupyter_client=6.1.7=py_0
  - jupyter_console=6.2.0=py_0
  - jupyter_core=4.7.1=py38h06a4308_0
  - jupyterlab_pygments=0.1.2=py_0
  - jupyterlab_widgets=1.0.0=pyhd3eb1b0_1
  - kiwisolver=1.3.1=py38h2531618_0
  - knack=0.6.3=py_0
  - krb5=1.17.2=h926e7f8_0
  - lcms2=2.11=h396b838_0
  - ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7
  - libcrc32c=1.1.1=he1b5a44_2
  - libcurl=7.71.1=hcdd3856_3
  - libedit=3.1.20191231=h14c3975_1
  - libevent=2.1.10=hcdb4288_3
  - libffi=3.3=he6710b0_2
  - libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libpng=1.6.37=hbc83047_0
  - libprotobuf=3.13.0.1=h8b12597_0
  - libsodium=1.0.18=h36c2ea0_1
  - libssh2=1.9.0=hab1572f_5
  - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libthrift=0.13.0=h5aa387f_6
  - libtiff=4.1.0=h2733197_1
  - libutf8proc=2.6.0=h36c2ea0_0
  - libuuid=1.0.3=h1bed415_2
  - libxcb=1.14=h7b6447c_0
  - libxml2=2.9.10=hb55368b_3
  - lz4-c=1.9.2=he1b5a44_3
  - markdown=3.3.3=pyh9f0ad1d_0
  - markupsafe=1.1.1=py38h7b6447c_0
  - matplotlib=3.3.2=h06a4308_0
  - matplotlib-base=3.3.2=py38h817c723_0
  - mistune=0.8.4=py38h7b6447c_1000
  - mkl=2020.2=256
  - mkl-service=2.3.0=py38h1e0a361_2
  - mkl_fft=1.2.0=py38hab2c0dc_1
  - mkl_random=1.2.0=py38hc5bc63f_1
  - msrest=0.6.21=pyh44b312d_0
  - multidict=4.7.5=py38h1e0a361_2
  - nanotime=0.5.2=py_0
  - nbclient=0.5.1=py_0
  - nbconvert=6.0.7=py38_0
  - nbformat=5.1.2=pyhd3eb1b0_1
  - ncurses=6.2=he6710b0_1
  - nest-asyncio=1.4.3=pyhd3eb1b0_0
  - networkx=2.5=py_0
  - ninja=1.10.1=hfc4b9b4_2
  - notebook=6.2.0=py38h06a4308_0
  - numpy=1.19.2=py38h54aff64_0
  - numpy-base=1.19.2=py38hfa32c7d_0
  - oauth2client=4.1.3=py_0
  - oauthlib=3.0.1=py_0
  - olefile=0.46=py_0
  - openssl=1.1.1i=h27cfd23_0
  - orc=1.6.5=hd3605a7_0
  - oss2=2.14.0=py38h578d9bd_0
  - packaging=20.9=pyh44b312d_0
  - pandas=1.2.1=py38ha9443f7_0
  - pandoc=2.11=hb0f4dca_0
  - pandocfilters=1.4.3=py38h06a4308_1
  - paramiko=2.7.2=pyh9f0ad1d_0
  - parquet-cpp=1.5.1=2
  - parso=0.8.1=pyhd3eb1b0_0
  - pathlib2=2.3.5=py38h578d9bd_3
  - pathspec=0.8.1=pyhd3deb0d_0
  - pcre=8.44=he6710b0_0
  - pexpect=4.8.0=pyhd3eb1b0_3
  - pickleshare=0.7.5=pyhd3eb1b0_1003
  - pillow=8.1.0=py38he98fc37_0
  - pip=20.3.3=py38h06a4308_0
  - ply=3.11=py_1
  - prometheus_client=0.9.0=pyhd3eb1b0_0
  - prompt-toolkit=3.0.8=py_0
  - prompt_toolkit=3.0.8=0
  - protobuf=3.13.0.1=py38hadf7658_1
  - ptyprocess=0.7.0=pyhd3eb1b0_2
  - pyarrow=2.0.0=py38h5703e5b_6_cpu
  - pyasn1=0.4.8=py_0
  - pyasn1-modules=0.2.7=py_0
  - pycparser=2.20=pyh9f0ad1d_2
  - pycryptodome=3.9.9=py38hefce790_0
  - pydot=1.2.4=py_0
  - pydrive2=1.7.2=pyh44b312d_0
  - pygments=2.7.4=pyhd8ed1ab_0
  - pygtrie=2.3.2=pyh8c360ce_0
  - pyjwt=2.0.1=pyhd8ed1ab_0
  - pynacl=1.4.0=py38h1e0a361_2
  - pyopenssl=20.0.1=pyhd8ed1ab_0
  - pyparsing=2.4.7=pyh9f0ad1d_0
  - pyqt=5.9.2=py38h05f1152_4
  - pyrsistent=0.17.3=py38h7b6447c_0
  - pysocks=1.7.1=py38h578d9bd_3
  - python=3.8.5=h7579374_1
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python_abi=3.8=1_cp38
  - pytorch=1.4.0=cuda101py38h02f0884_0
  - pytorch-lightning=1.1.8=pyhd8ed1ab_0
  - pytz=2021.1=pyhd8ed1ab_0
  - pyyaml=5.3.1=py38h8df0ef7_1
  - pyzmq=20.0.0=py38h2531618_1
  - qt=5.9.7=h5867ecd_1
  - qtconsole=5.0.2=pyhd3eb1b0_0
  - qtpy=1.9.0=py_0
  - re2=2020.11.01=h58526e2_0
  - readline=8.1=h27cfd23_0
  - requests=2.25.1=pyhd3deb0d_0
  - requests-oauthlib=1.3.0=pyh9f0ad1d_0
  - rich=9.10.0=py38h578d9bd_0
  - rsa=4.7=pyhd3deb0d_0
  - ruamel.yaml=0.16.12=py38h25fe258_1
  - ruamel.yaml.clib=0.2.2=py38h25fe258_1
  - s3transfer=0.3.4=pyhd8ed1ab_0
  - scikit-learn=0.23.2=py38h0573a6f_0
  - scipy=1.6.0=py38h91f5cce_0
  - send2trash=1.5.0=pyhd3eb1b0_1
  - setuptools=52.0.0=py38h06a4308_0
  - setuptools-scm=5.0.1=pyhd3deb0d_0
  - setuptools_scm=5.0.1=hd8ed1ab_0
  - shortuuid=1.0.1=py38h578d9bd_4
  - shtab=1.3.4=pyhd3deb0d_0
  - simplejson=3.17.2=py38h1e0a361_1
  - sip=4.19.13=py38he6710b0_0
  - six=1.15.0=pyh9f0ad1d_0
  - smmap=3.0.5=pyh44b312d_0
  - snappy=1.1.8=he1b5a44_3
  - sqlite=3.33.0=h62c20be_0
  - tabulate=0.8.7=pyh9f0ad1d_0
  - tensorboard=2.4.1=pyhd8ed1ab_0
  - tensorboard-plugin-wit=1.8.0=pyh44b312d_0
  - terminado=0.9.2=py38h06a4308_0
  - testpath=0.4.4=pyhd3eb1b0_0
  - threadpoolctl=2.1.0=pyh5ca1d4c_0
  - tk=8.6.10=hbc83047_0
  - toml=0.10.2=pyhd8ed1ab_0
  - tornado=6.1=py38h27cfd23_0
  - tqdm=4.56.2=pyhd8ed1ab_0
  - traitlets=5.0.5=pyhd3eb1b0_0
  - typing-extensions=3.7.4.3=0
  - typing_extensions=3.7.4.3=py_0
  - uritemplate=3.0.1=py_0
  - urllib3=1.26.3=pyhd8ed1ab_0
  - voluptuous=0.12.1=pyhd3deb0d_0
  - wcwidth=0.2.5=py_0
  - webencodings=0.5.1=py38_1
  - werkzeug=1.0.1=pyh9f0ad1d_0
  - wheel=0.36.2=pyhd3eb1b0_0
  - widgetsnbextension=3.5.1=py38_0
  - xz=5.2.5=h7b6447c_0
  - yaml=0.2.5=h516909a_0
  - yarl=1.6.3=py38h25fe258_0
  - zc.lockfile=2.0=py_0
  - zeromq=4.3.3=he6710b0_3
  - zipp=3.4.0=py_0
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.4.5=h6597ccf_2

Runing the experiments

Для обработки датасета  crossfit и получения результатов для дескрипторов: 1. Скачать данные: https://drive.google.com/drive/folders/1BvjO8YxJjk5BPZAcEO42HuyJhja6XOOf (HAR_Crossfit_Sensors_Data/data/constrained_workout/preprocessed_numpy_data/np_exercise_data - путь до нужных данных) 2. Запустить скрипт crossfil_process.py: python crossfil_process.py 3. Запустить скрипт train_DE.py