help研究问题步态与行走感知
如何通过脚底振动信号解码触觉信息，从而实现地面材料分类？所属方向: 传感、识别与安全
步态与行走感知
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问题/痛点
6
来源
2025
最近年份
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双传感器（加速度计和麦克风）融合的方式能否提高振动感知的准确性？help研究问题步态与行走感知
利用脚底振动信号生成触觉地图的技术可行性和潜在应用有哪些？lightbulb现实痛点步态与行走感知
步行时，老年人难以通过触觉感知地面信息，增加摔倒风险。help研究问题步态与行走感知
如何通过智能手机的环境光传感器（ALS）采集并映射夜间人行道的照明状况？help研究问题步态与行走感知
夜间照明数据如何影响行人在夜间步行导航中的路径选择？help研究问题步态与行走感知
智能手机感知的行人视角夜间光照数据如何优于现有的卫星遥感数据和街灯监测方法？lightbulb现实痛点步态与行走感知
行人在夜间步行时缺乏可靠的照明信息，可能面临安全隐患。help研究问题步态与行走感知
如何利用智能手机的多模态传感器数据提高人类运动活动（行走、跑步等）的识别准确性？UbiComp '23Multimodal Sensor Data Fusion and Ensemble Modeling for Human Locomotion Activity Recognition
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对于具有时间特性的活动（如乘车与步行），不同时间窗口对识别性能有何影响？UbiComp '23Multimodal Sensor Data Fusion and Ensemble Modeling for Human Locomotion Activity Recognition
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结合深度神经网络（DNN）和随机森林（RF）分类器的融合方法，在数据不平衡条件下表现如何？UbiComp '23Multimodal Sensor Data Fusion and Ensemble Modeling for Human Locomotion Activity Recognition
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用户难以准确追踪多种自然环境下的运动与交通活动。UbiComp '23Multimodal Sensor Data Fusion and Ensemble Modeling for Human Locomotion Activity Recognition
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如何从智能手机传感器的长时间数据中准确估计八种运动状态（如静止、步行、跑步等）？UbiComp '23Moving State Estimation by CNN from Long Time Data of Smartphone Sensors
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长时间的传感器数据和多输入神经网络模型如何减少标签转换和异常问题对状态预测的影响？UbiComp '23Moving State Estimation by CNN from Long Time Data of Smartphone Sensors
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如何通过后处理技术稳定运动状态的预测并减少短时预测误差？UbiComp '23Moving State Estimation by CNN from Long Time Data of Smartphone Sensors
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日常活动中手机传感器数据的运动状态识别准确性不足。UbiComp '23Moving State Estimation by CNN from Long Time Data of Smartphone Sensors
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如何在步行等日常活动中持续监测用户的呼吸频率（每分钟呼吸次数）？UbiComp '22Towards Continuous Respiration Rate Detection While Walking
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N95口罩内环境是否适合利用CO2传感器监测呼吸信号的周期性？UbiComp '22Towards Continuous Respiration Rate Detection While Walking
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无需机器学习模型的呼吸频率算法能否在不同个体之间保持较好的通用性？UbiComp '22Towards Continuous Respiration Rate Detection While Walking
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用户在运动中难以精准地持续监测呼吸频率。UbiComp '22Towards Continuous Respiration Rate Detection While Walking
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视觉攻击能否通过普通摄像头捕获用户步态并生成与可穿戴设备一致的密钥？UbiComp '22SafeGait: Safeguarding Gait-based Key Generation against Vision-based Side Channel Attack Using Generative Adversarial Network
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如何有效区分来源于IMU（惯性测量单元）和视频的步态信号以防御攻击？UbiComp '22SafeGait: Safeguarding Gait-based Key Generation against Vision-based Side Channel Attack Using Generative Adversarial Network
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GAN（生成对抗网络）能否增强步态数据的分类能力并提高对未见用户的适应性？UbiComp '22SafeGait: Safeguarding Gait-based Key Generation against Vision-based Side Channel Attack Using Generative Adversarial Network
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用户步态信息可能被视觉攻击窃取生成一致的加密密钥。UbiComp '22SafeGait: Safeguarding Gait-based Key Generation against Vision-based Side Channel Attack Using Generative Adversarial Network