近年來(lái)，許多設(shè)備都配備了慣性測(cè)量單元 (IMU) 傳感器。他們的數(shù)據(jù)已用于各種與健身相關(guān)的應(yīng)用，例如，用于人類(lèi)活動(dòng)識(shí)別。最近的一篇論文建議使用 IMU 數(shù)據(jù)來(lái)建模和預(yù)測(cè)個(gè)人心率。該預(yù)測(cè)可用于確定哪些活動(dòng)對(duì)人是安全的。

該方法使用從之前的短暫活動(dòng)中收集的給定 IMU 和心率數(shù)據(jù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取向量，這些向量攜帶有關(guān)傳感器測(cè)量值與心率之間關(guān)系的信息。一個(gè)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)然后預(yù)測(cè)心率。建議的方法產(chǎn)生的平均絕對(duì)誤差比其基線低 10%。此外，該方法還可用于根據(jù)光體積描記數(shù)據(jù)估計(jì)心率。在這種情況下，IMU 數(shù)據(jù)用作校正測(cè)量誤差的附加數(shù)據(jù)源。

慣性測(cè)量單元 (IMU) 傳感器在智能手機(jī)、健身手表等日常設(shè)備中變得越來(lái)越普遍。 因此，利用這些數(shù)據(jù)的一系列與健康相關(guān)的應(yīng)用程序一直在增長(zhǎng)，設(shè)計(jì)的重要性人類(lèi)活動(dòng)識(shí)別 (HAR) 等任務(wù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)模型。然而，一項(xiàng)鮮為人知的重要任務(wù)是使用 IMU 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)進(jìn)行體力活動(dòng)時(shí)的個(gè)人心率。例如，這可以用于確定哪些活動(dòng)對(duì)一個(gè)人是安全的，而無(wú)需他/她實(shí)際執(zhí)行這些活動(dòng)。我們?yōu)檫@項(xiàng)由卷積層和 LSTM 層組成的任務(wù)提出了一種神經(jīng)架構(gòu)，類(lèi)似于 HAR 密切相關(guān)任務(wù)的最新技術(shù)。然而，我們的模型包括一個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)基于來(lái)自先前執(zhí)行的活動(dòng)的傳感器數(shù)據(jù)，提取個(gè)人的物理?xiàng)l件嵌入 (PCE)，用作 LSTM 的初始隱藏狀態(tài)。我們?cè)u(píng)估了所提出的模型，稱為 PCE-LSTM，在根據(jù)公共數(shù)據(jù)集(PAMAP2、PPG-DaLiA)中可用的 IMU 傳感器數(shù)據(jù)預(yù)測(cè) 23 名進(jìn)行各種體育活動(dòng)的受試者的心率時(shí)。為了進(jìn)行比較，我們使用專(zhuān)門(mén)為此任務(wù)提出的唯一模型作為基線，并使用適用于 HAR 的最先進(jìn)的模型。PCE-LSTM 的平均絕對(duì)誤差降低了 10% 以上。我們憑經(jīng)驗(yàn)證明這種錯(cuò)誤減少部分是由于使用了 PCE。最后，我們使用兩個(gè)數(shù)據(jù)集(PPG-DaLiA，

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