本项目主要实现人体活动识别神经网络的搭建、训练以及在STM32L4微控制器上的部署运行
这个系统将选用名为University of Southern California Human Activity Dataset的数据集，简称USC-HAD。
官方介绍链接：http://sipi.usc.edu/had/
官方数据集下载地址：http://sipi.usc.edu/had/USC-HAD.zip
这个数据集主要包含加速度计与陀螺仪的6轴数据，采样率100Hz，通过固定在受试者的腰间的6轴传感器采集得来，一共包含12个活动分类：
| 活动编号 | 活动标签 | 活动描述 |
|---|---|---|
| 1 | walking forward | 受试者沿着直线向前走 |
| 2 | walking left | 受试者逆时针走一整圈 |
| 3 | walking right | 受试者顺时针走一整圈 |
| 4 | walking upstairs | 受试者上楼梯 |
| 5 | walking downstairs | 受试者下楼梯 |
| 6 | running forward | 受试者沿着直线向前跑 |
| 7 | jumping | 受试者保持在同一位置，不断地上下跳跃 |
| 8 | sitting | 受试者坐在椅子上工作或休息。坐立不安也被认为属于这一类。 |
| 9 | standing | 受试者站着和某人交谈 |
| 10 | sleeping | 受试者睡觉或躺在床上 |
| 11 | elevator up | 受试者乘坐上升的电梯 |
| 12 | elevator down | 受试者乘坐下降的电梯 |
最初始的数据集包含Subject1到Subject14这十四个文件夹，分别代表14位不同受试者采集的数据。
每个Subject*文件夹里面存储着.mat格式的数据集，其中“a”表示“activity”，后面接着的数字表示12种活动对应的编号，接着的“t”表示“trial”，后面接着的数字表示第几次尝试。
每个.mat文件包括的属性类型都是一样的，里面包含了一些与训练网络无关的属性。因此，我们需要对数据集进行预处理，首先读取每个文件夹里面所有的.mat文件中的传感器原始数据和分类标签的名字，并进行合并，最后生成一个完整的数据集文件，为了方便python程序读取，最后使用csvwrite函数把数据集格式转换为.csv。最后生成的csv文件只包含7个属性，分别是加速度计和陀螺仪的6轴数据以及一个分类标签。
通过以上步骤处理完Subject1~Subject14后，我们可以得到14个.csv文件，分别代表14种不同年龄、身高、体重的数据，这里可以分别使用这些数据集训练得到不同的模型，这样针对不同年龄、身高和体重的群体使用对应的模型，实际的运行效果可能会更佳，但为了方便说明与实现，我们最后直接把生成好的14个csv文件合并成一个大的文件，作为训练使用的数据集，这里命名为USC-HAD_All.csv。
相关代码参见 HAR_Model-train-verify文件夹
为了评估更加准确，我们采取了从串口直接发送测试集到MCU，MCU执行完模型后返回结果给PC，再在PC上统计的方法。详细代码请参考HAR_STM32L475VG-VERIFY工程文件，里面包含了PC端用于发送和接收数据的【send_receive.py】文件，以及下载到MCU上的工程文件，用于接收PC端发来的测试集，执行ai运算并返回结果给PC。
具体代码参见HAR_STM32L475VG-OLED文件夹，需要使用I2C的OLED显示屏显示结果。