近日，南华大学计算机学院万亚平教授团队两篇学术论文成功被普适计算领域顶会UbiComp/IMWUT 2026 录用。UbiComp 为中国计算机学会（CCF）认定的 A 类国际学术会议，是普适计算方向极具影响力的顶级学术平台。两项成果分别围绕可穿戴设备人体活动识别、智能鞋垫人体姿态重建开展研究，着力探索人工智能在智能感知领域的创新应用。

第一项成果《UniHAR-IL：基于漂移补偿的持续人体活动识别方法》，由肖扬、吴沅龙、聂明星、朱涛、万亚平等合作完成。在可穿戴设备持续学习用户新增活动类型过程中，模型极易出现 “灾难性遗忘”，丢失已学习活动的识别能力，同时设备佩戴方位偏移也会干扰识别精度。针对这一痛点，团队提出一种面向人体活动识别的持续学习方法，在保持原有识别性能的基础上适配新增活动类别，同时削弱设备佩戴方向漂移带来的干扰。该方法在多组公开数据集上验证了优良性能，为运动监测、智慧健康等场景下长期稳定的人体活动识别提供新方案。

图1 UniHAR-IL持续学习方法示意图

第二项成果《KineSole：基于商用鞋内稀疏传感器的人体姿态重建》，由余量、朱涛、卢祥清、廖兆平、邱祺、陈立明、万亚平等合作完成。传统人体姿态捕捉系统往往依赖大量传感设备，部署成本高、穿戴负担重。团队另辟蹊径，依托商用智能鞋垫采集足底压力与加速度信号，利用少量稀疏传感数据实现人体部分关节姿态推断；同步构建并开源 KineSTEP 数据集，数据集采集 20 名受试者在 38 类活动场景下 85 万余帧同步传感数据。实验结果表明，该模型在姿态重建精度与时序稳定性上优于同类鞋垫基线模型，为轻量化、低负担人体运动感知研究提供重要参考。

图2 KineSole人体姿态重建框架示意图

本次两项成果瞄准可穿戴智能感知领域中持续学习、稀疏传感两大关键难题，充分展现了计算机学院师生在人工智能与普适计算交叉方向扎实的科研攻关能力，是学院持续推进学科建设、鼓励师生深耕前沿交叉研究取得的重要进展。