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Der Datensatz umfasst Sensordaten und zugehörige Aktivitäts-Labels von 15 Proband:innen. Insgesamt wurden Daten von 19 Sensoren aufgezeichnet und 22 verschiedene Aktivitäten annotiert.
Sensoren:
EMG1, EMG2, EMG3, EMG4, Airborne, ACC upper X, ACC upper Y, ACC upper Z, Goniometer X, ACC lower X, ACC lower Y, ACC lower Z, Goniometer Y, Gyro upper X, Gyro upper Y, Gyro upper Z, Gyro lower X, Gyro lower Y und Gyro lower Z.
Aktivitäts-Labels:
Rennen (run), Gehen (walk), Stehen (stand), Sitzen (sit), Aufstehen sowie Hinsetzen (sit-to-stand, stand-to-sit), Treppe herauf- bzw. heruntersteigen (stair-up, stair-down), Springen auf einem oder beiden Beinen (jump-one-leg, jump-two-leg), Links- oder Rechtskurven laufen (curve-left-step, curve-right-step), Drehungen auf der Stelle nach links oder rechts mit dem linken oder rechten Fuß zuerst (curve-left-spin-Lfirst, curve-left-spin-Rfirst, curve-right-spin-Lfirst, curve-right-spin-Rfirst), Seitwärtsschritte nach links oder rechts (lateral-shuffle-left, lateral-shuffle-right) sowie Richtungswechsel beim Laufen nach links oder rechts mit dem linken oder rechten Fuß zuerst (v-cut-left-Lfirst, v-cut-left-Rfirst, v-cut-right-Lfirst, v-cut-right-Rfirst).
Die Aufgabe besteht in der Klassifikation alltäglicher und sportlicher Aktivitäten auf Basis von Sensordaten. Dabei sollen die Modelle in der Lage sein, die Aktivitäten auch für vier bislang ungesehene Proband:innen korrekt zu erkennen.
| Rank | Score | Team Name | Member Name(s) |
|---|---|---|---|
| 🥇1 | 100% | SoDeepNotLearning | Enno Röhrig, Bernd Poppinga, Jianyu Guan |
| 🥈2 | 99.02% | InsiderTraining | Marlon Flügge, Tilman Ihrig, Merlin Burri |
| 🥉3 | 97.81% | Trisol | Mahyar Pedram, Maryam Faghihabdolahi, Mohammad Mohammadzadeh Babr |
| 4 | 97.64% | TuringTested | Nilabhra Roy Chowdhury |
| 5 | 97.41% | Artificial Activities | Eike Externest, Sebastian Kühl |
