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使用TinyML開發(fā)私人教練

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資料介紹

描述

介紹

據(jù)巴西衛(wèi)生部長稱，到 2020 年，該國 36.8% 的人口習慣于在空閑時間進行某種體育活動。

為了尋求一種方法來改善人們在鍛煉時可以獲得的反饋，通過將 TinymL 與可以連接到啞鈴的小型開發(fā)板集成在一起開發(fā)了一個系統(tǒng)。

本項目將使用的開發(fā)板是Seeed XIAO nRF52840 BLE Sense，具有緊湊的尺寸、較低的功耗、能夠為電池充電以及內置加速度計和陀螺儀。該項目必不可少的傳感器。

3D外殼

為了能夠將整個系統(tǒng)帶到健身房或體育活動環(huán)境中，需要制作一個外殼來保護開發(fā)板免受意外跌落，同時能夠攜帶電池，從而可以在不使用的情況下運行電纜。

可以使用 3D 打印機制作一個簡單而實用的外殼。

3D 外殼的渲染。

數(shù)據(jù)采集

該項目的主要問題之一是能夠收集可靠的數(shù)據(jù)，因為收集數(shù)據(jù)涉及將整個系統(tǒng)連接到啞鈴的一側，啞鈴一直在上下移動，左右移動或同時移動。

解決這個問題的一種方法是使用藍牙將數(shù)據(jù)從慣性測量單元 (IMU) 傳輸?shù)?a href='http://www.xsypw.cn/v/tag/11230/' target='_blank' class='arckwlink_none'>智能手機，而無需電纜。

通過 BLE 通量圖采集數(shù)據(jù)。

在這個項目中，主要關注三個練習，二頭肌卷曲，臥推和側平舉，所有這些練習都是使用啞鈴完成的。這個選擇是基于這些鍛煉不同類型肌肉的練習：分別是二頭肌、胸部和肩膀。

二頭肌卷曲、臥推和側平舉。

將外殼連接到啞鈴上。

要從微控制器接收數(shù)據(jù)，必須使用 Android 應用程序，為此，MIT App Inventor 2 網(wǎng)站上開發(fā)了一個應用程序。

該應用程序的功能是在必要的時間內從 IMU 的 6 軸接收數(shù)據(jù)，并將其存儲在 a.csv 文件或在線谷歌表格中。

左邊是應用程序，右邊是生成文件。

二頭肌卷曲收集數(shù)據(jù)的圖形可視化

模型訓練

為了訓練這個模型，我們使用了 Edge Impulse 網(wǎng)站。首先，所有采集到的原始數(shù)據(jù)都上傳到平臺內部進行預處理。為了生成我們的特征，我們將使用 256 點長度的 FFT。

模型設計將是一個密集神經網(wǎng)絡 (DNN)，其輸入層有 570 個神經元，兩個隱藏層分別有 40 個和 20 個神經元，一個 0.25 比率的 dropout 層，另外 10 個神經元層和 5 個神經元的輸出層，每個神經元一個每個班級。

NN 設置和模型性能。

模型測試

通過使用在數(shù)據(jù)采集階段收集的 20% 的數(shù)據(jù)，我們可以驗證我們的模型將如何處理未知數(shù)據(jù)。

模型測試結果。

盡管 85% 的準確率并不理想，但考慮到所分析數(shù)據(jù)的復雜性，這仍然是一個不錯的結果。

部署

訓練完成后，我們可以在我們選擇的開發(fā)板 Seeed XIAO nRF52840 BLE Sense 中部署模型，一個簡單的方法是使用 Edge Impulse 提供的編譯庫，之后，我們將擁有整個系統(tǒng)已準備好部署。

但是，我們仍然需要一種方法來可視化推理結果，為此，可以采用與數(shù)據(jù)采集階段相同的方法。

進行推論

通過開發(fā)一個新的應用程序來顯示推理，許多選項變得可用，推理結果可以通過音頻和智能手機振動顯示在智能手機屏幕上。還可以保存數(shù)據(jù)以創(chuàng)建整個練習部分的時間線，并可以執(zhí)行數(shù)據(jù)分析以創(chuàng)建圖表，從而允許最終用戶進行交互并了解他的表現(xiàn)何時何地好或壞。