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访问者设备上的真实推理

从腕部 IMU 信号到活动记录

直接运行内置的 120 秒合成样例，或换成兼容的 100 Hz 腕部 IMU 记录。无需安装，也不会上传传感器数据。

真实公开模型 WebGPU / WASM 时间线 + CSV 数据留在本机
开始运行 查看浏览器源码 模型权重
内置合成样例的活动概率曲线与最终活动时间线 内置样例参考输出

直接运行

内置样例已经就绪。保留默认参数并点击运行当前记录，页面会在当前设备上执行完整的三尺度推理。

1 · 传感器记录
2 · 流水线参数

本地计算。页面只从 Hugging Face 下载经过校验的公开模型；IMU 样本的解析、滤波、推理、绘图和 CSV 导出全部在当前设备的 Web Worker 中完成。

三步完成一次推理

1

确认内置样例

synthetic_activity_imu.tsv 已经载入，包含 12,000 个样本和 120 秒六路 IMU 信号。

2

保留默认参数

先使用局部边界融合、5 秒最小时长、0.30 最低置信度和 Top-K 5。

3

运行并查看结果

点击运行当前记录，完成后依次查看原始信号、概率时间线和活动记录。

输入文件synthetic_activity_imu.tsv
融合方式local_boundary
最小时长5 秒
最低置信度0.30
Top-K5

点击运行后

Worker 会校验记录并执行零相位 Butterworth 滤波，再运行 3、5、8 秒三份真实 ONNX 模型，最后完成尺度融合、Viterbi 解码、边界修正和记录筛选。

内置样例参考结果

使用上述默认参数时，公开模型会生成 118 个时间线点和两条活动记录。这些数值可用于确认浏览器端流水线是否正常工作。

12,000输入样本
120.0 秒记录时长
118时间线点
2活动记录
活动 开始（秒） 结束（秒） 持续时间（秒） 置信度
飞鸟 29.84 73.15 43.31 0.4038
跑步 76.06 98.24 22.18 0.3186

流程演示，不是准确率验证

内置文件是确定性生成的合成信号，不含参与者数据。表中的类别和边界来自模型推理，不是真实标签或准确率证据。

读懂三个结果标签页

原始信号

先检查三轴加速度与三轴角速度，确认通道完整、采样稳定，并观察记录中是否存在明显运动。

概率 + 时间线

上图显示六类活动的平滑概率；下方阶梯线显示多尺度融合和 Viterbi 解码后的最终类别编号。

活动记录

每行给出活动类别、开始时间、结束时间、持续时间和置信度，可直接下载为 CSV。

参数如何影响结果

参数 默认值 作用
多尺度融合 local_boundary 决定 3、5、8 秒后验概率的组合方式，主要影响活动切换附近。
最小时长 5 秒 删除更短的活动区间；数值越大，越偏向保留长活动。
最低置信度 0.30 删除较弱的活动记录；提高阈值可能同时减少误报和召回。
Top-K 5 限制最多返回多少条记录；设为 0 时不限制。

这些是便于观察 120 秒样例的 Demo 参数，不是论文实验中固定不变的活动定义。

上传自己的记录

  1. 准备 UTF-8 编码、制表符分隔的 .txt 或 .tsv 文件。
  2. 选择或拖入文件，第一次运行时保留默认参数。
  3. 先检查原始信号，再解释模型输出；后续每次只调整一个参数。

必需列名：

ACC_TIME  ACC_X  ACC_Y  ACC_Z  GYRO_X  GYRO_Y  GYRO_Z

ACC_TIME 必须是严格递增的毫秒时间戳，采样间隔中位数需为 8–12 毫秒。多余列和无效行会被忽略。公开 Demo 接受 800–60,000 个有效样本，即 100 Hz 下约 8 秒到 10 分钟。

本地计算与隐私

浏览器下载什么

首次运行会下载约 17 MB 的 ONNX 权重和约 26 MB 的运行时。文件经过 SHA-256 校验，并在浏览器允许时缓存。

数据去了哪里

解析、滤波、模型推理、绘图和 CSV 导出都在当前设备的 Web Worker 中完成；IMU 记录不会上传。

模型固定到 Hugging Face 修订 e0f89bb6…，校验值发布在 model-assets.json。支持 WebGPU 时优先使用 GPU；否则自动切换到 WASM CPU，因此不同电脑和手机的耗时会不同。

研究用途输出

文件格式正确不代表数据符合训练协议。传感器佩戴位置、坐标轴方向、单位、设备特性和预处理方式都应匹配；识别结果不能用作医疗、安全或训练指导。

需要服务器端对照时，可使用原 Hugging Face Space；当前页面是使用访问者算力、数据留在本机的版本。