{"id":2831,"date":"2024-02-18T15:29:24","date_gmt":"2024-02-18T15:29:24","guid":{"rendered":"https:\/\/esisoc.com\/resource\/building-an-activity-recognition-model-using-accelerometer-signal\/"},"modified":"2024-02-18T15:29:24","modified_gmt":"2024-02-18T15:29:24","slug":"building-an-activity-recognition-model-using-accelerometer-signal","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/esisoc.com\/de\/resource\/erstellung-eines-modells-zur-aktivitatserkennung-anhand-von-beschleunigungssignalen\/","title":{"rendered":"Aufbau eines Aktivit\u00e4tserkennungsmodells unter Verwendung von Beschleunigungssignalen"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">Wichtige Details<\/h2>\n<p>Verbesserte Genauigkeit eines Aktivit\u00e4tserkennungsmodells durch 48%.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>Herausforderung<\/div>\n<div>Vorhersage spannender Momente in Basketballspielen<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>L\u00f6sung<\/div>\n<div>Modell der Aktivit\u00e4tserkennung<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Technologien und Werkzeuge<\/div>\n<div>Python<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Kunde<\/h2>\n<p>Ein internationales IoT-Unternehmen, das dem Publikum bei Konzerten und anderen Veranstaltungen neuartige Erfahrungen bietet. <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/industry\/sport-wellness-ai\">Sportereignisse<\/a>.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Herausforderung: Vorhersage spannender Momente in Basketballspielen<\/h2>\n<p>Der Kunde von ESSID Solutions ben\u00f6tigte ein Modell, das vorhersagen konnte, was der Basketballspieler zu einem bestimmten Zeitpunkt tat: Stehen, Gehen, Laufen oder gemischte Aktionen (z. B. die Momente des Springens, des Kampfes um einen Ball, des Angriffs oder der Verteidigung gegen gegnerische Spieler). Der Kunde plante, dieses Modell in sein System zu integrieren. <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/predictive-analytics\">L\u00f6sung f\u00fcr die Vorhersage<\/a> angespannte Momente <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/industry\/ai-game-solutions\">bei den Spielen<\/a>.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">L\u00f6sung: Erstellung eines Modells zur Erkennung menschlicher Aktivit\u00e4ten auf der Grundlage von Sensordaten<\/h2>\n<p>Dem Data-Science-Team von ESSID Solutions wurde ein Datensatz zur Verf\u00fcgung gestellt, der w\u00e4hrend eines echten Basketballspiels aufgezeichnet wurde. Die Basketballspieler waren mit Trikots ausgestattet, in die Beschleunigungssensoren integriert waren. Das Ziel war es, die Aktivit\u00e4ten auf der Grundlage dieser Signale zu klassifizieren.<\/p>\n<p>Das Data-Science-Team begann mit der Aufzeichnung von Signaldatenproben und deren \u00dcberpr\u00fcfung, um dann festzustellen, dass die Datenbeschriftung der Proben von schlechter Qualit\u00e4t war. Es ist sehr schwierig, die Bewegungen der Sportler mit einer Genauigkeit von nur einer Sekunde zu beschriften. Au\u00dferdem war einer der Sensoren des Spielers nicht mit der Zeitmessung des Spiels synchronisiert. Deshalb wurde das erste Modell entwickelt, um alle Sensoren der Athleten mit der tats\u00e4chlichen Zeitspur des Spiels zu synchronisieren.<\/p>\n<p>Nach der Synchronisierung der Sensoren hat das Team von ESSID Solutions ein Tool entwickelt, mit dem sich die Fehler in der Beschriftung leicht beheben lie\u00dfen. Das Tool visualisierte die Sensorsignale, das Video und die urspr\u00fcnglichen Beschriftungen auf einem Bildschirm, so dass es einfach war, die Fehler zu erkennen und zu beheben. Die Fehlerbehebung w\u00fcrde die Leistung des Modells in Zukunft erheblich verbessern.<\/p>\n<p>ESSID-L\u00f6sungen <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/\">Data-Science-Experten<\/a> ging es weiter zur Merkmalsextraktion und Modellierung. Nach dem Experimentieren mit verschiedenen Ans\u00e4tzen wurden die besten Ergebnisse mit dem Algorithmus der logistischen Regression erzielt. Das Team hat erfolgreich ein Modell erstellt, das mit einer bestimmten Gruppe von Spielern trainiert wurde und in Zukunft auf andere Spieler angewendet werden kann.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Ergebnis: ein genaues Modell<\/h2>\n<p>Das Team von ESSID Solutions lieferte ein pr\u00e4zises Aktivit\u00e4tserkennungsmodell, das in das System des Kunden zur Vorhersage spannender Momente im Basketball integriert werden konnte. <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/industry\/ai-game-solutions\">Spiele<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Key Details Verbesserte Genauigkeit eines Aktivit\u00e4tserkennungsmodells durch 48%. Herausforderung: Vorhersage von Spannungsmomenten in Basketballspielen L\u00f6sung: Aktivit\u00e4tserkennungsmodell Technologien und Tools: Python Kunde: Ein internationales IoT-Unternehmen, das dem Publikum bei Konzerten und Sportveranstaltungen neuartige Erfahrungen bietet. 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