Um größere und vielfältigere Datensätze für die Aktivitätserkennung in der Wildnis zu sammeln, können verschiedene Ansätze verfolgt werden:
Multizentrische Studien: Durch die Zusammenarbeit mit mehreren Forschungseinrichtungen oder Organisationen können Datensätze aus verschiedenen geografischen Regionen gesammelt werden, was zu einer vielfältigeren Stichprobe führt.
Langfristige Datenerfassung: Statt kurzer Datenerfassungszeiträume können Studien über längere Zeiträume durchgeführt werden, um ein breiteres Spektrum an Aktivitäten und Verhaltensweisen zu erfassen.
Einbeziehung verschiedener Altersgruppen und Bevölkerungsgruppen: Durch die gezielte Rekrutierung von Teilnehmern aus verschiedenen Altersgruppen, ethnischen Hintergründen und Lebensstilen können vielfältigere Datensätze erstellt werden.
Integration von Multi-Sensor-Technologien: Die Kombination von Wearable-Geräten mit verschiedenen Sensoren wie GPS, Herzfrequenzmonitoren und Umgebungssensoren kann zu umfassenderen Datensätzen führen.
Crowdsourcing: Die Einbindung einer breiten Bevölkerungsgruppe durch Crowdsourcing-Plattformen kann dazu beitragen, große Datensätze aus unterschiedlichen Umgebungen und Aktivitäten zu sammeln.
Durch die Implementierung dieser Strategien können Forscher größere und vielfältigere Datensätze für die Aktivitätserkennung in der Wildnis sammeln, was die Entwicklung genauerer und robusterer Modelle ermöglicht.