Исследователи разработали нейросеть для распознавания активности человека по данным с носимых устройств. Проект способен отслеживать быстрые изменения в движении и анализировать их последовательность. Благодаря этому система может отличать ходьбу от бега и замечать значительные изменения в активности пользователя.
Модель содержит всего 50–62 тыс. параметров и может работать на смарт-часах, фитнес-браслетах и медицинских устройствах. На трех исследуемых наборах данных точность достигала 98,91%.
Такая система способна быстро обнаруживать падения и другие потенциально опасные движения, а затем сразу запускать необходимое действие устройства без отправки данных в облако. Это открывает дополнительные возможности для анализа активности человека непосредственно на носимых устройствах.