本文介绍了一种新颖的可穿戴传感原型，用于识别制造业工人的行为。作者提出了多通道时间序列卷积神经网络和深度卷积LSTM模型。实验结果表明，该方法在制造业应用中具有潜力，并且配备体电容传感器和特征融合方法的传感原型性能更好。

本文介绍了一种新颖的可穿戴传感原型，用于识别制造业中工人的行为。通过使用该原型和苹果手表在制造流水线上收集和注释传感器数据，评估了硬件和神经网络模型。实验结果表明，该方法相对于基线方法具有更好的性能，具有潜力在制造业中应用。