Myna
Android 平台情景感知框架
Myna 项目中包含一个测试 Demo 工程：demo-myna, 将该工程和 Myna 项目本身导入到 Android Studio 中，就可以开始调试了。
Myna 提供了两套接口：
- 面向开发者的接口：开发者只需要简单的接口调用，就能在应用程序中获取实时识别的用户行为状态。
- 面向数据科学家的接口：数据科学家可以很方便地添加新的识别算法，在运行时调整订阅的传感器类型、采样频率和采样时长，而无需关心 Android 系统相关的传感器数据订阅细节。
更新 2017-07-12
- 支持下面 6 种行为类型：
- Walking
- Running
- Bus
- Subway
- Car
- Stationary
- 新增 XGBoost 和基于 Tensorflow 的 LSTM 分类模型。
Dataset目录下有数据集下载链接、数据处理脚本和 XGBoost 模型训练脚本。- 使用 LSTM 模型需要时需要提供训练好的模型和 Tensorflow 的动态库以及 Java Interface 包。Tensorflow 官方已经提供了通过
AAR格式依赖 Tensorflow 动态库和 interface 的方法，Myna 已经更新使用该方式。具体请参考：Android TensorFlow support。LSTM 预训练模型位于测试工程的assets目录下。由于训练数据量不够，该模型的准确率较低，仅可用于 End2End 方案验证，请勿用于生产环境。
- 增加手持状态检测。
Myna 使用随机森林分类算法的一种开源实现--Dice 进行的实时用户行为识别：
当使用 XGBoost 进行分类时。模型的 metrics 为：
Precision 0.909969288145
Recall 0.908256880734
f1_score 0.90816711949
confusion_matrix
[[ 93 0 1 0 0 0]
[ 0 115 1 1 1 0]
[ 0 0 102 3 5 0]
[ 3 0 9 84 6 2]
[ 2 0 7 11 85 1]
[ 0 0 4 3 0 115]]
predicting, classification error=0.091743
Confusion matrix:
ROC:
集成文档
Roadmap
2017 年
- 增加对更多行为的识别能力。
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