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The dataset includes sensor data and corresponding activity labels from 15 participants. In total, data from 19 sensors were recorded and 22 different activities annotated.
Sensor:
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.
Activity 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).
The task is to classify everyday and sports activities based on sensor data. The models should be able to correctly recognize the activities even for four previously unseen participants.
| 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 |
