問題タブ [activity-recognition]

ユーザーのアクティビティを表示する新しい Google ロケーション API からサンプル コードをコンパイルしようとしました。徒歩、乗り物など。

例へのリンクは http://developer.android.com/training/location/activity-recognition.htmlです

私の場合、私が見ることができるのは、Google Play Services が利用可能であり、位置情報サービスの接続もうまくいきますが、その後は何もありません。 onHandleIntentは明らかに呼び出されたことはありません。

誰かがそれを機能させようとしましたか？または、インターネット上で利用可能な他の実用的な例はありますか?

ありがとう

こんにちは、私は Android アプリケーションを開発しており、その中でアクティビティ認識を使用しています。アクティビティ認識用の Google のサンプル アプリケーションをダウンロードします。エラーなく正常に動作しています。しかし、私の主な問題は次のシーケンスにあります:

そのアプリケーションをインストールして、アクティビティの認識を開始します。そのサービスを停止せずに、hat アプリケーションをアンインストールします。もう一度同じアプリケーションをインストールします。私のアプリケーションは、私に尋ねることなくアクティビティ認識のリッスンを開始します。

だから、実際にどのように機能するのか知りたいのです。アプリケーションをアンインストールした後もそのサービスを継続するのはなぜですか。次回は、アクティビティ結果のリッスンを開始します。

私は何かが欠けていますか？それとも何か間違ったことをしていますか？

助けが必要ですありがとう。

前回の Google I/O で、Android の Location API に新しいサービスであるアクティビティ認識が導入されました。

iOS用のそのようなフレームワークはありますか?

Google Play サービスのアクティビティ認識 API を使用してアプリケーションを作成します。Android開発者サイトでのトレーニングは簡単でしたが、過去数時間で簡単なアプリケーションを作成しましたが、結果が得られません. 更新: 実際には、ユーザーの現在のアクティビティを 5 秒間隔でトースト メッセージとして表示します (ActivityRecognitionService インテント サービスの OnIntentHandler メソッドで確認できます)。私のコードでわかるように、ActivityRecognitionClient が OnConnected メソッドで接続されていることを示すトーストが表示されるため、Intent の呼び出しに何か問題があると思います。

私は何か見落としてますか ？

前もって感謝します。

マニフェスト ファイル:

MainActivity.java

ActivityRecognitionService.java

位置情報へのアクセスは、アクティビティ認識プロセスに依存していますか? 一部のデバイスでは、位置情報設定をオンにした後にのみアクティビティ認識サンプルが機能することがありました

Google Play Services の Activity Recognition では、サービスが切断された場合 (切断される可能性があります)、クライアントを削除することを推奨しています。

http://developer.android.com/training/location/activity-recognition.html

場合によっては、disconnect() を呼び出す前に、位置情報サービスがアクティビティ認識クライアントから切断されることがあります。この状況に対処するには、onDisconnected() を実装します。このメソッドでは、リクエストが進行中でないことを示すリクエスト フラグを設定し、クライアントを削除します。

それは問題ありませんが、[安全に] 再接続する方法についての指示はありません。常にアクティビティ認識を維持する必要があるフォアグラウンド サービスからこれを実行しているため、次の切断:

クライアントを再インスタンス化し、再接続します。

しかし、私が入手しているいくつかのバグ レポートによると、次のような例外が発生しています。

切断はめったに発生しませんが、毎回同じスタック トレースが発生します。

これが Google Play Services によって引き起こされている場合、それを防ぐためにできることはありますか、それとも Android でログに記録する必要があるバグですか?

私のアプリケーションでは、アクティビティ認識の更新は保留中の Intent を介して IntentService に送られます。しかし、電話が再起動されると、更新が開始されます。このシナリオに遭遇した人はいますか?実行できる調整はありますか?

Google Play サービスが 4.1 にアップデートされた後、私たちのアプリは奇妙な問題に直面しています。Google Play サービスでアクティビティ認識を使用しています。ユーザーが位置情報モードを [デバイスのみ] に変更して [バッテリー節約] に戻すと、Activity Recognition Client はアクティビティの更新の提供を停止します。更新を停止して再要求しようとしましたが、うまくいきません。再び機能させるために見つけた唯一の解決策は、電話を再起動することです.

再現する手順：

1. Android 開発者サイトから Activity Recognition サンプル プログラムをダウンロードして実行します。
2. システム設定 -> 場所 -> モードを開き、モードをデバイスのみに変更します。バッテリーセービングに戻します。位置情報の同意ポップアップが表示されるので、[同意する] を押します。
3. サンプル プログラムに戻ると、アプリがアクティビティの更新を取得していないことがわかります。
4. 更新を停止し、アプリを閉じて再度開くと、電話が再起動されるまで何も機能しません。

Google Play サービス 4.2 リリースで同じシナリオをテストしました。問題は 4.2 でも持続します。

KitKat より古い電話では、[ワイヤレス ネットワークを使用する] をオフにし、[位置情報サービス] で再度オンにすることで、同じ問題を再現できます。

このハードルを通過するための提案をいただければ幸いです。

Google Play サービス API を使用してアクティビティを認識するアプリケーションを作成しました。Android バージョン 2.3 から 4.3 のデバイスでは正常に動作しますが、4.4 (kitkat) では動作しません! 昨日、Google Play Services SDK アップデート (リビジョン 14) を受け取りましたが、問題は解決しません。同じ問題を抱えている人はいますか？うまくいかない理由がわかりません。私のデバイスはまだ 4.3 で、テストできません。どうすればこれを克服できますか？何か案が？ありがとう。フェルナンド

私は HMM の初心者ですが、UCI Human Activity Recognition データ セット用に Jahmm を使用してコードを作成しようとしました。このデータ セットには 561 の特徴と 7352 行があり、加速度計とジャイロスコープの両方の xyz 慣性値も含まれており、主に 6 つのアクティビティを認識するためのものです: 歩く、上を歩く、下を歩く、座る、立つ、横になる。これまでのところ、次のことを試しました。

xyz 慣性値を使用すると、次のようになります。

1. 6 つのアクティビティのそれぞれについて、対応する HMM のアクティビティ トレイン データのみを使用して、各軸 (加速度計とジャイロスコープの両方) に対して 6 つの HMM をトレーニングしました。各アクティビティについても、すべての軸の確率に等しい重みを適用し (つまり、テスト データに適用した場合)、それらをすべて加算して各アクティビティの合計を求めました。最大の確率は、選ばれたものになります。(私はこれに運がありませんでした。他のものでは同時に超低精度のアクティビティがあります。) 注: 「ObservationReal」を使用し、6 つの状態 (実際には 2 ～ 10 の状態を試しました) を均等に分割しました。 HMM の初期値。一部のアクティビティで NaN 値を取得することがあります。
2. また、最初に R でデータをスケーリング (z スコア) してから、上記の方法を適用しようとしましたが、それでも役に立ちませんでした。
3. また、「ObservationVector」で慣性値をコーディングしようとしましたが、最初の Opdfs を設定する方法がわかりませんでした (正定行列でなければならないと言われています)。

特徴値を使用すると、次のようになります。

1. 機能セットが大きすぎて Jahmm で実行できないことがわかったので、スケーリングされたデータを使用します (正規化されていますが、すぐに使用できるデータでは適切な結果が得られなかったためです [-1,1])。 、PCA と相関のために R でデータのトレーニングとテストを実行してから、Jahmm コード (6 つの 6 状態 HMM で構成され、各アクティビティごとに、テスト データで最大確率を取得します) に入力しました。結果は次のとおりです。まだあまり良くありません。特に座っているアクティビティは、常に約 20% の精度が得られます。(上記「備考」と同じパラメータ)
2. R で同じデータ (mtry=8) を使用して randomForest を実行し、重要度の値を取得しました。最初に移動活動と静的活動を 119 の変数で分離し、次に移動活動 (歩行、2 階に移動、2 階に移動) を 89 の特徴 (RF 重要度値に基づく) で分類し、静的活動 (座る、立つ、横になる) を 5 の特徴で分類しました。変数。運動活動と静的活動を分離するのは簡単ですが (2 つの状態、100%)、HMM パラメーターを調整したこの方法では、全体の精度は 86% しか得られませんでした。(第 2 レベルには 3 状態 HMM を使用)
3. 6 つの状態 (1 つの論文で読んだように、1 つのアクティビティに対応) で、すべてのアクティビティに対して 1 つの HMM をトレーニングしました。しかし、その後のビタビの使い方がわかりませんでした。Viterbi には List<Observation O>テスト シーケンスが必要であることがわかりますが、明らかに List<List<ObservationReal>>テスト データが必要です。

RでHMMパッケージも試しました：

1. depmixS4 - ビタビがなく、テスト データで事後確率を取得する方法がわかりません (トレーニング データのみで確率が得られます)。パッケージの作成者に連絡してみましたが、彼は私を助けようとしましたが、彼が試すように言ったコードでエラーが発生しました (私はまだ彼にメールで返信していません)。
2. RHmm - 最初は魔法のように機能します。すべてのトレーニング データを使用して 6 状態の HMM を 1 つだけトレーニングしましたが、nan が生成され、テスト データで不適切なビタビ シーケンスが発生しました。

これまで HMM について読んだことによると、これらの結果は HMM には低すぎます。私は何か間違ったことをしていますか？上記の手法を使用する前に、さらに前処理を行う必要がありますか? HMM/Jahmm にはデータが大きすぎますか? 私はそれを過剰に適合させていますか？私は今立ち往生していますが、私のプロジェクトではアクティビティ認識と HMM を実行する必要があります。Jahmm と R を連続 HMM で既に試した人からの提案やフィードバックをいただければ幸いです。それが最終的に機能することを意味する場合、私は他の言語を勉強することにもオープンです。