人の行動認識（HAR）は、センサ･データに基づいて人の特定の行動または動作を識別する時系列分類タスクです。 行動は、歩行、起立、着座などの屋内で行う活動のほか、自転車の運転やサイクリングなどの屋外活動も可能です。 このデモは、Bluetooth Low Energyを介して接続するスマートフォン･アプリが付属する小型ボード「Sensor Tile」上で動作します。
アプローチ
– 3軸加速度センサ･データを利用
– 5クラス：静止、歩行、ランニング、サイクリング、自動車運転
– 前処理 / 後処理：重力フィルタリング、基準回転、時間フィルタ
メイン･モデルはST独自の畳込みニューラル･ネットワーク･モデルですが、ファンクション･パックFP-AI-SENSING1およびFP-AI-MONITOR1では別のCNNモデルやSVCモデルなどのモデルもいくつか提案されています。
センサ
画像：3軸加速度センサ（リファレンス･デバイス：LSM6DSM）
データ
データフォーマット：
3軸加速度センサ（26Hzでデータ取得）
5種類の行動 / 1行動当たり185分
さまざまな部位にセンサを配置（リュックサック、手首、手持ちなど）
結果
モデル：ST独自の畳込みニューラル･ネットワーク
入力サイズ：24 x 3
メモリ･フットプリント：
使用Flashメモリ：12KB（重みデータ）
使用RAM：1.8KB（アクティベーション･バッファ）
性能（超低消費電力マイコンSTM32L476 @ 80MHz使用時）
ユース･ケース：1分類/秒
前処理 / 後処理：0.02MHz
NN処理：0.35MHz
動作電圧：1.8V
– システム：～580uA（最適化Bluetooth® LEを使用）
– STM32：～510uA
