你有沒(méi)有想過(guò)，你的智能手表是如何知道你在走路、跑步、騎自行車(chē)，甚至只是站著不動(dòng)的?它是如何在你不告訴它你在做什么的情況下自動(dòng)開(kāi)始跟蹤你的鍛煉或計(jì)算你的步數(shù)的?

在幕后，它是運(yùn)動(dòng)傳感器和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)協(xié)同工作的混合體。

在這個(gè)項(xiàng)目中，我們深入研究了它是如何工作的-通過(guò)使用Seeed Studio XIAO nRF52840 Sense從頭開(kāi)始構(gòu)建一個(gè)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。這款小巧但功能強(qiáng)大的主板配有內(nèi)置加速度計(jì)，可以在設(shè)備上運(yùn)行訓(xùn)練有素的Edge AI模型，而無(wú)需任何云處理。

通過(guò)收集真實(shí)世界的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，使用Edge Impulse訓(xùn)練模型，并將其部署回微控制器，該項(xiàng)目展示了可穿戴設(shè)備如何檢測(cè)您是完全在邊緣行走，跑步還是站立。

無(wú)論你是在打造健身追蹤器、手勢(shì)控制器，還是只是在探索嵌入式人工智能，這個(gè)項(xiàng)目都能讓你更接近于理解當(dāng)今可穿戴設(shè)備中的智能技術(shù)。

項(xiàng)目流程

?使用板載加速度計(jì)和陀螺儀收集運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)

?用邊緣脈沖訓(xùn)練分類(lèi)模型

?將模型部署到XIAO板上

?執(zhí)行設(shè)備上的推理，實(shí)時(shí)檢測(cè)不同類(lèi)型的運(yùn)動(dòng)

開(kāi)始運(yùn)動(dòng)檢測(cè)項(xiàng)目的分步指南

1. 創(chuàng)建一個(gè)Edge沖動(dòng)帳戶(hù)

?注冊(cè)你的郵箱并設(shè)置一個(gè)密碼。

?登錄后，您將進(jìn)入儀表盤(pán)。

2. 創(chuàng)建一個(gè)新項(xiàng)目

?點(diǎn)擊“創(chuàng)建新項(xiàng)目”

?將您的項(xiàng)目命名為：運(yùn)動(dòng)跟蹤器- XIAO NRF52840

?選擇“分類(lèi)”問(wèn)題類(lèi)型。

?單擊“創(chuàng)建項(xiàng)目”。

3. 設(shè)置您的開(kāi)發(fā)環(huán)境

所需的軟件:

?Arduino IDE

?Node.js (LTS版本)

?邊緣脈沖命令行

安裝Edge Impulse命令行：

?安裝完Node.js后，在終端(CMD或PowerShell)中執(zhí)行以下命令

4. 連接X(jué)IAO nRF52840檢測(cè)到邊緣脈沖

?選項(xiàng)A：如果使用邊緣脈沖數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)器(通過(guò)串行)

?將您的XIAO板通過(guò)USB連接到PC上。

?通過(guò)串行輸出加速度計(jì)值的IMU草圖

?打開(kāi)終端，運(yùn)行edge-impulse-data-forwarder

?命令行將檢測(cè)到您的設(shè)備，并提示您將其鏈接到您的邊緣脈沖項(xiàng)目。

?選擇正確的COM端口并從列表中選擇您的項(xiàng)目。

?選項(xiàng)B：如果使用邊緣脈沖固件(對(duì)于完全支持的設(shè)備)

?如果你使用的是官方支持的主板(如Arduino Nano 33 BLE Sense)，你可以閃現(xiàn)Edge Impulse固件。但是由于官方不支持XIAO，所以首選選項(xiàng)A。

5. 標(biāo)記和收集運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)

?轉(zhuǎn)到Edge Impulse Studio的“數(shù)據(jù)采集”選項(xiàng)卡。

?選擇加速度計(jì)作為傳感器。

?輸入一個(gè)標(biāo)簽(比如站立，行走，跑步)

?將采樣長(zhǎng)度設(shè)置為20000ms(20秒)左右。

?單擊開(kāi)始采樣，并在錄制期間與設(shè)備執(zhí)行該運(yùn)動(dòng)。

?重復(fù)所有動(dòng)作類(lèi)型。

6. 分割原始數(shù)據(jù)到Windows

?數(shù)據(jù)采集完成后，Edge Impulse會(huì)提示將20s的樣本分成2s個(gè)窗口。

?接受建議，保存樣品。

?對(duì)所有收集的數(shù)據(jù)重復(fù)此操作。

7. 設(shè)計(jì)沖動(dòng)

?去創(chuàng)建脈沖選項(xiàng)卡。

?添加：-時(shí)間序列數(shù)據(jù)(輸入)-光譜分析(特征提取)- Keras分類(lèi)(學(xué)習(xí)塊)

?單擊Save Impulse。

8. 生成功能

?點(diǎn)擊“光譜特征”。

?點(diǎn)擊“生成功能”。

?等待特征圖加載并驗(yàn)證集群是否按標(biāo)簽分組。

9. 訓(xùn)練你的模型

?轉(zhuǎn)到“NN分類(lèi)器”選項(xiàng)卡。

?選擇“未優(yōu)化(float32)”模式以獲得最佳兼容性。

?單擊開(kāi)始培訓(xùn)。

?等待培訓(xùn)結(jié)束并檢查模型的準(zhǔn)確性。

10. 測(cè)試模型

?導(dǎo)航到模型測(cè)試。

?單擊“全部分類(lèi)”以評(píng)估測(cè)試數(shù)據(jù)集上的性能。

11. 部署模型

?轉(zhuǎn)到Deployment選項(xiàng)卡。

?選擇Arduino Library。

?單擊Build以下載.zip文件。

12. 集成在Arduino IDE中

?打開(kāi)Arduino IDE。

?去：素描>包括庫(kù)>添加。zip庫(kù)…

?選擇您下載的.zip文件。

?打開(kāi)示例草圖：_inference .ino

?上傳到主板。

13. 監(jiān)控推理

?以115200波特打開(kāi)串行監(jiān)視器(Ctrl+Shift+M)。

?執(zhí)行動(dòng)作-模型將根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

?您還可以集成OLED顯示器或led來(lái)顯示實(shí)時(shí)輸出。

接下來(lái)是什么?未來(lái)的應(yīng)用

當(dāng)你結(jié)合嵌入式系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)傳感器和邊緣人工智能時(shí)，這個(gè)項(xiàng)目只是可能的開(kāi)始。

從簡(jiǎn)單地檢測(cè)某人是否在行走、跑步或站立，這項(xiàng)技術(shù)可以發(fā)展成強(qiáng)大的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，例如：

?健身追蹤器可以智能地適應(yīng)你的運(yùn)動(dòng)

?老年人護(hù)理和安全的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)

?跟蹤姿勢(shì)和運(yùn)動(dòng)的智能頭盔或自行車(chē)裝備

?基于手勢(shì)的非接觸式界面控制系統(tǒng)。

?情境感知智能手機(jī)或可穿戴設(shè)備可以根據(jù)你的活動(dòng)進(jìn)行調(diào)整

?康復(fù)監(jiān)測(cè)工具，以跟蹤病人受傷后的進(jìn)展

?產(chǎn)業(yè)工人安全合規(guī)活動(dòng)認(rèn)可

隨著硬件變得更小、更快、更高效——以及Edge Impulse等工具使人工智能模型部署變得容易——這種智能動(dòng)作感知系統(tǒng)將無(wú)處不在：在我們的手腕上、在我們的家中、在醫(yī)院、在工廠車(chē)間等等。

這個(gè)項(xiàng)目展示了像XIAO nRF52840 Sense這樣的小板如何為下一代可穿戴智能奠定基礎(chǔ)。只要有一些創(chuàng)造力和數(shù)據(jù)，你就可以打造任何東西——從智能手環(huán)到人工智能健身伴侶。

本文編譯自hackster.io