数据集¶
HLS-HAR 面向长时运动记录，而不是孤立窗口分类。数据由华为运动手表在真实 运动健康监测场景中采集腕部加速度与角速度，研究访问由海南大学组织方协调。
137条记录
4680 万有效样本
259.6 h传感器数据
5类活动
研究数据申请
HLS-HAR 参与者记录不在 GitHub 公开分发。在计划中的 PhysioNet 发布完成前， 研究人员可通过腾讯问卷提交数据申请， 申请由海南大学数据管理组织方审核。
活动¶
五类前景活动为羽毛球、跳绳、哑铃飞鸟、跑步和乒乓球。背景运动参与内部建模， 但不作为训练活动记录输出。
| 活动 | 外部测试片段数 |
|---|---|
| 羽毛球 | 32 |
| 跳绳 | 20 |
| 哑铃飞鸟 | 20 |
| 跑步 | 20 |
| 乒乓球 | 22 |
| 合计 | 114 |
划分¶
数据按记录固定划分。
| 划分 | 记录数 | 用途 |
|---|---|---|
| 训练集 | 80 | 模型训练与训练阶段选择 |
| 开发／校准集 | 20 | 时序策略校准与诊断 |
| 独立外部测试集 | 37 | 工作点冻结后的最终评分 |
由训练集和开发／校准集组成的 100 条模型开发记录包含 284 个标注活动片段、约 3480 万个样本和 130.5 小时数据。其中 80 条训练记录约含 2820 万个样本和 113.5 小时数据。
开发集分数只用于诊断，不是独立性能估计。外部测试标签只用于最终评分，不参与 检查点、融合规则、TRL 参数或报告方案的选择。
信号¶
论文系统使用六路 100 Hz 信号：
| 信号 | 含义 |
|---|---|
| \(a_x, a_y, a_z\) | 腕部三轴加速度 |
| \(\omega_x, \omega_y, \omega_z\) | 腕部三轴角速度 |
| 时间戳 | 活动边界的毫秒参考 |
系统以一秒为步长构建三个重叠视图：
| 窗口 | 样本数 | 训练窗口数 |
|---|---|---|
| 3 秒 | 300 | 281,871 |
| 5 秒 | 500 | 281,711 |
| 8 秒 | 800 | 281,471 |
标注¶
每条标注都是 (活动, 开始, 结束) 片段。因此评价对象是完整记录，包括事件次数、
边界与持续时间。预测和同类标注按 IoU > 0.5 一对一匹配。
边界¶
公开 HAR 数据集只与本任务部分重合：有些使用手机加速度、短时脚本窗口或日常活动， 有些缺少陀螺仪或长时片段记录。因此，其他论文的窗口准确率不能直接与 HLS-HAR 片段 F1 比较。
HAR70+、WISDM-phone、PAMAP2 和 OPPORTUNITY 只用于使用各自模型与参数的 TRL 可移植性检查，不是排行榜对比，也不能证明 HLS-HAR 结果可以直接迁移。