人體動作姿態識別系統 (Human Activity Recognition，HAR) 常用於許多領域，如運動監測、健康管理、智能家居、虛擬現實等。例如，它可以用於監測和分析運動員的姿勢和動作，幫助他們改善訓練效果；或者在健康領域，可以識別日常生活中的活動，如步行、跑步、上樓梯等，並通過分析這些活動數據來評估個人的健康狀況。
常用的感測器包括加速度計、陀螺儀、磁力計、攝像頭等。這些感測器可以捕捉到人體的運動、姿勢和位置等信息。然後，通過收集和處理感測器數據，結合機器學習算法，可以對不同的人體活動進行分類和識別。
資料蒐集：可以透過感測器、攝像頭或移動設備等，進行收集用於訓練和測試的人體活動資料。
資料預處理：在將資料用於訓練之前，需進行資料預處理，包括資料清洗、特徵提取和資料標準化等步驟。資料標準化可將資料轉換為一致的格式和範圍，以便後續的模型訓練和推論。
模型訓練：在雲端學習系統中，模型訓練可以使用機器學習演算法和深度學習模型。訓練過程涉及將預處理後的資料劃分為訓練集和驗證集，通過反覆迭代優化模型參數，以提高模型的準確性和泛化能力。
模型部署：訓練完成後，需要將模型部署到雲端服務中，以便即時或批量地對新的活動資料進行預測和識別。
實時預測和推論：在部署後，系統可以接收即時的感測器資料或影像資料，並透過模型進行預測和推論。預測結果可以指示當前的活動類型，例如走路、跑步、騎車等。推論結果可以用於監控、警報、智慧控制或使用者回饋等應用。
持續改進：雲端學習系統還應具備持續改進的機制。通過收集使用者回饋、監控模型性能和定期重新訓練等方式，可以不斷改進和優化模型，以應對新的活動類型、提高準確性並適應不斷變化的環境和需求。