Obsah:

Postshirt: Detekcia nositeľného držania tela v reálnom čase: 9 krokov
Postshirt: Detekcia nositeľného držania tela v reálnom čase: 9 krokov

Video: Postshirt: Detekcia nositeľného držania tela v reálnom čase: 9 krokov

Video: Postshirt: Detekcia nositeľného držania tela v reálnom čase: 9 krokov
Video: Postshirt Device Demo 2024, Júl
Anonim
Image
Image
Postshirt: Detekcia nositeľného držania tela v reálnom čase
Postshirt: Detekcia nositeľného držania tela v reálnom čase

Postshirt je bezdrôtový systém zisťovania držania tela v reálnom čase, ktorý prenáša a klasifikuje údaje akcelerometra z Adafruit Feather do aplikácie pre Android prostredníctvom Bluetooth. Kompletný systém dokáže v reálnom čase zistiť, či má používateľ zlé držanie tela, a upozorní vás, keď sa používateľ začne krčiť, detekcia funguje aj pri chôdzi.

Zásoby

Elektronika

1 x smartphone pre Android

1 x perie Adafruit

1 x lítium -iónová polymérová batéria - 3,7 V 100 mAh (voliteľné pre bezdrôtové použitie)

2 x trojosový akcelerometer ADXL335

Materiály

Pripojovací drôt

Rolka pásky

Krok 1: Nainštalujte potrebné IDE a knižnice

Adafruitové perie

Najprv nainštalujte Arduino IDE a potom postupujte podľa pokynov na inštaláciu knižnice Adafruit nRF51 BLE

Notebook Jupyter

Najprv nainštalujte Jupyter Notebook a potom nasledujúce požadované knižnice

  • https://scikit-learn.org/stable/
  • https://github.com/nok/sklearn-porter

Android

Nainštalujte si Android Studio

Kód projektu

Stiahnite si celý kód projektu z GitHub

Krok 2: Pripojte akcelerometre k peru

Akcelerometre zapojte do peria
Akcelerometre zapojte do peria
Akcelerometre zapojte do peria
Akcelerometre zapojte do peria

Ak chcete načítať údaje z ADXL335, pripojte prepojovací vodič k pinom Vin, uzemneniu, Xout, Yout a Zout. U oboch akcelerometrov pripojte ostatné konce vodičov Vin k 3V kolíku na perí a druhé konce uzemňovacích kolíkov k uzemňovaciemu kolíku na perí. Pripojte vodiče Xout, Yout a Zout prvého akcelerometra k pinom A0, A1 a A2 na perí. Pripojte vodiče Xout, Yout a Zout druhého akcelerometra k kolíkom A3, A4 a A5 na perí.

Akcelerometre je možné pripojiť akýmkoľvek spôsobom, ale na zabránenie vzájomného kontaktu exponovaných častí sa odporúča spájkovanie vodičov a tepelné zmršťovanie alebo ovinutie elektrickej pásky okolo spojovacích bodov.

Krok 3: Pripojte akcelerometre k tričku

Pripojte akcelerometre k tričku
Pripojte akcelerometre k tričku

Akcelerometre pripevnite pomocou pásky k zadnej časti trička. Akcelerometer zapojený do kolíkov A0-2 by mal byť umiestnený horizontálne v strede v spodnej časti chrbta. Akcelerometer zapojený do kolíkov A3-5 by mal byť umiestnený horizontálne v strede v zadnej časti krku. Oba akcelerometre by mali byť zarovnané tak, aby kolíky boli pozdĺž spodnej strany a senzory by mali byť prilepené páskou a zaistené o tričko.

Poznámka: Pre trvalejšie nosenie je možné senzory prišiť na odev, ale mali by byť najskôr podlepené páskou a testované, aby sa zaistilo účinné umiestnenie umiestnenia senzorov.

Krok 4: Spustenie kódu na Arduine

Spustenie kódu na Arduine
Spustenie kódu na Arduine

Ak chcete začať zbierať údaje na Feather, spustite Arduino IDE a otvorte súbor GestureDataSender v časti Arduino v kóde projektu. V tomto otvorenom súbore nastavte dosku a port, ktorý sa používa, a potom vyberte „Overiť“a „Odovzdať“, aby ste kód nahrali do peria.

Krok 5: Spustenie kódu v systéme Android

Spustený kód v systéme Android
Spustený kód v systéme Android

Ak chcete aplikáciu spustiť v systéme Android, najskôr spustite Android Studio a potom vyberte možnosť otvorenia existujúceho projektu Android. Prejdite na kód projektu a vyberte priečinok „Android“. Android Studio bude chvíľu trvať, kým synchronizuje súbory projektu, a môže požiadať o inštaláciu niektorých požadovaných knižníc, prijmite tieto možnosti. Keď je projekt pripravený, zapojte zariadenie Android do počítača a v hornej časti okna vyberte možnosť Spustiť. V zobrazenej výzve vyberte zariadenie a nechajte aplikáciu zostaviť do zariadenia.

Krok 6: Testovanie pripojenia signálu Bluetooth

Testuje sa pripojenie signálu Bluetooth
Testuje sa pripojenie signálu Bluetooth
Testuje sa pripojenie signálu Bluetooth
Testuje sa pripojenie signálu Bluetooth
Testuje sa pripojenie signálu Bluetooth
Testuje sa pripojenie signálu Bluetooth

Akonáhle je aplikácia otvorená, skontrolujte, či je Feather zapnuté, a potom vyberte Adafruit Bluefruit LE zo zoznamu zariadení, ktorý sa zobrazí v telefóne. Počkajte, kým sa zariadenie pripojí. Ak sa pripojenie zlyhá pri prvom pokuse o pripojenie, vykonajte ďalšie kroky ladenia. Po pripojení zariadenia vyberte modul „Detektor držania tela“, ktorý pri správnej funkcii zobrazí živý aktualizačný graf a aktuálne predpovede držania tela a pohybu. Aby ste otestovali, či arduino správne prenáša údaje zo senzorov, presuňte dva akcelerometre v náhodných smeroch a skontrolujte, či sa všetky čiary na grafe nezmenia. Ak niektoré čiary zostanú stále ploché, uistite sa, že sú akcelerometre správne pripojené k peru. Ak všetko funguje, oblečte si tričko a vyskúšajte, či detekcia držania tela správne predpovedá váš postoj. Gratulujem Úspešne ste nastavili nositeľné zariadenie na zisťovanie držania tela. Pokračujte v tomto návode a zistite, ako si vytvoriť vlastný súbor údajov a prispôsobiť si vlastnú detekciu držania tela.

Krok 7: Zhromažďovanie vašich vlastných údajov

Zhromažďovanie vlastných údajov
Zhromažďovanie vlastných údajov
Zhromažďovanie vlastných údajov
Zhromažďovanie vlastných údajov

Ak chcete zhromaždiť svoje vlastné údaje, vráťte sa na obrazovku výberu modulu a otvorte modul Záznamník údajov. Hneď ako sa otvorí táto obrazovka, zadajte štítok pre údaje, ktoré budete zbierať; aby ste mohli ľahko trénovať svoje údaje, mali by ste v názve akýchkoľvek nahrávok s dobrým držaním tela uviesť slovo „dobrý“a v prípade všetkých záznamov s držaním tela „zlý“. Ak chcete začať zbierať údaje, klepnite na tlačidlo „Zhromažďovať údaje“a vykonajte požadovanú akciu. Keď skončíte, klepnutím na tlačidlo údaje znova dokončíte a uložíte. Všetky zaznamenané údaje budú uložené v priečinku s názvom „GestureData“v priečinku s dokumentmi vášho súborového systému. Po dokončení zaznamenávania všetkých údajov skopírujte súbory do počítača na školenie modelu.

Krok 8: Školenie vašich údajov na prenosnom počítači Jupyter

Školenie vašich údajov na prenosnom počítači Jupyter
Školenie vašich údajov na prenosnom počítači Jupyter
Školenie vašich údajov na prenosnom počítači Jupyter
Školenie vašich údajov na prenosnom počítači Jupyter

Počiatočný kód projektu obsahuje pôvodné údaje použité na školenie v priečinku „data“v sekcii Jupyter Notebook, na školenie vlastných údajov odstráňte všetky súbory v tomto priečinku a potom skopírujte svoje vlastné údaje do priečinka. Potom spustite Jupyter Notebook a otvorte „PostureDetectorTrainer.ipynb“. Tento notebook je navrhnutý tak, aby automaticky oddeľoval všetky súbory v priečinku s údajmi podľa dobrého a zlého držania tela a potom trénoval lineárne SVM na klasifikáciu, aby trénoval model, jednoducho zvoľte rozbaľovaciu ponuku „Bunka“a zvoľte „Spustiť všetko“. Notebooku môže chvíľu trvať, ale po dokončení sa posuňte na bod, ktorý poskytuje modelu presnosť predikcie držania tela, ak je presnosť nízka, možno budete chcieť zaistiť, aby boli vaše predchádzajúce nahrávky presné a konzistentné základné pravdy. Ak výsledky vyzerajú dobre, prejdite na ďalšiu bunku, v ktorej bola vygenerovaná trieda Java. Posúvajte sa do spodnej časti tejto bunky, kým neuvidíte časť komentovanú ako parametre. Skopírujte tieto hodnoty, ako ich budete potrebovať v nasledujúcom kroku.

Krok 9: Úprava aplikácie pre Android pomocou nového modelu

Úprava aplikácie pre Android pomocou nového modelu
Úprava aplikácie pre Android pomocou nového modelu

Ak chcete zmeniť model v aplikácii pre Android, pomocou aplikácie Android Studio prejdite do súboru „PostureDetectorFragment.java“v sekcii java v štruktúre projektu. V tomto súbore prejdite nadol na sekciu označenú ako „klasifikátor držania tela“, ktorá bude mať rovnaké 4 zodpovedajúce premenné ako 4 generované v programe Jupyter Notebook. Nahraďte hodnoty týchto 4 premenných hodnotami skopírovanými z prenosného počítača Jupyter, pričom sa uistite, že sa názvy premenných nezmenia z parametrov p_vectors, p_coefficients atď. Po dokončení uložte súbor a opätovným výberom možnosti Run (Spustiť) vytvorte aplikáciu na svoj zariadenie. Teraz vykonajte rovnaké kroky ako predtým, aby ste otvorili modul Detektor držania tela, a mali by ste vidieť, že klasifikátor teraz pracuje s vašim novo trénovaným modelom. Ak sa stále zdá, že nefunguje dobre, mali by ste zvážiť zaznamenanie ďalších údajov a obnovu modelu. Inak gratulujem! Teraz ste do Postshirt importovali vlastného osobne vyškoleného klasifikátora!

Odporúča: