HumanActivityRec

一个基于 Android + PyTorch 的人体活动识别应用。应用使用手机加速度计与陀螺仪数据，实时识别用户活动状态。

功能概览

• 实时活动识别（步行、上楼、下楼、静止）
• 传感器数据同步采集与滑窗处理
• 本地模型推理（不依赖网络）
• 简洁状态 UI（运行状态、识别结果、数据窗口进度）
• 一键开始/停止识别

技术栈

• Kotlin + Android ViewBinding
• MVVM（ActivityRecognitionViewModel）
• PyTorch Android (org.pytorch:pytorch_android:2.1.0)
• 传感器：TYPE_ACCELEROMETER + TYPE_GYROSCOPE

运行要求

• Android minSdk 24
• compileSdk 36 / targetSdk 36
• 设备具备加速度计和陀螺仪
• app/src/main/assets/ 中包含以下模型文件：
  • mobile_pretrain_model.pt
  • mobile_classifier_model.pt

快速开始

1. 使用 Android Studio 打开项目根目录。
2. 等待 Gradle 同步完成。
3. 连接 Android 真机并运行 app 模块。
4. 在应用首页点击“开始识别”。

项目结构

app/src/main/java/com/example/humanactivityrec/
  MainActivity.kt
  ActivityRecognitionViewModel.kt
  SensorDataManager.kt
  SensorDataClassifier.kt
  ActivityLabelMapper.kt
  ui/home/HomeFragment.kt

app/src/main/assets/
  mobile_pretrain_model.pt
  mobile_classifier_model.pt

说明

• 仓库已移除 IDE 本地配置文件（如 .idea）等无关内容，避免环境差异导致的无效变更。
• 如果你要继续扩展（新增活动类别、记录历史、后台持续识别），建议先补充单元测试并固定模型输入输出协议。