Sobivus: 13 sammu (koos piltidega)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2024-01-30 08:47

Kantav seade, mis jälgib ja salvestab inimese sobivust tehisintellekti abil.

Pole kahtlust, et tegevusetus võib põhjustada mitmeid tervise- ja isiklikke probleeme. Pidev tegevus võib paljusid neist probleemidest ära hoida. Peame pidevalt kontrollima treeninguga saavutatud edusamme, et reguleerida tegevusi tervislikuma keha loomiseks. Fitnessi jälgijad on üks populaarne viis oma edusammude jälgimiseks. See võib arvestada teie tegevusi, näiteks tõukeid, tõmbeid ja istumisi jne. See võib genereerida ka tegevuste ajal põletatud kaloreid.

Siin kavandan SmartEdge Agile plaati kasutades kantavat seadet, mis oskab lugeda tõukeid, tõmbeid ja istumisi ning genereerida tegevuste ajal tarbitud kaloreid.

Igaüks, kellel pole selle tehnoloogia kohta nõuetekohaseid teadmisi, saab neid seadmeid oma harjutuste jaoks kohandada, järgides juhiseid. See kantav seade kasutab treeningu jälgimiseks SmartEdge Agile potentsiaalset AI -funktsiooni. Edusamme saab lihtsalt vaadata mobiilirakenduse kaudu.

Ma arvan, et see on ülim kaaslane rahvale, kes armastab fitnessi.

Saate seda kandmist kohandada konkreetsete harjutuste jaoks, mida teete, neid tegevusi koolitades.

Samm: demo

Vaatame Get-Fit Wearable'i demovideot.

2. samm: asjad, mida vajame

Projektide jaoks vajalikud riistvarakomponendid

• 1 x Avnet SmartEdge Agile Brainium
• 2 x valge elastne
• 1 x rihma vöö
• 1 x õmblusnõel
• 1 x niit
• 1 x HotGlue

Projektide jaoks vajalikud tarkvarakomponendid

• Google Firebase
• Octonion Brainium portaal
• Android Studio

3. samm: SmartEdge Agile Board

Selles projektis kasutame liigutuste tuvastamiseks SmartEdgeAgile seadet. SmartEdge Agile seade on sertifitseeritud riistvaralahendus, mis on integreeritud täisversiooniga, millel on Edge Intelligence.

Sellel seadmel on lai valik pardal olevaid andureid. Selles projektis kasutame selle kiirendusmõõturit ja güroskoobi andureid. Neid anduriväärtusi AI-ga kombineerides saame luua haiguspuhangu. Erinevalt kõigist muudest funktsioonidest nõuab AI-põhise seirega töötamine portaalis saadaoleva AI Studio tööriista kasutamist. AI Studio pakub lihtsat ja intuitiivset viisi AI kasutamiseks vajalike mudelite loomiseks.

Üks selle AI funktsioone on liikumistuvastus. Tegelikult edastab see seade oma andmed Brainiumi platvormile lüüsi kaudu. See suhtleb Bluetoothi kaudu lüüsiga. Brainiumi lüüsi saab alla laadida ios- või android -poest.

Seda seadet saab hõlpsasti laadida USB-pordi kaudu ja sellel on kahepäevane tööaeg.

Samm: tarvikute kogumine

Nagu me kõik teame, on selle kantava riide peamine koostisosa SmartEdge Agile plaat. Bändi valmistamiseks vajame kahte valget elastsust. Olen selle oma vanadest kangastest võtnud. Samuti vajame riba suuruse reguleerimiseks rihma. Võtsin selle just vanast sülearvuti laadijast. Rihma reguleerimiseks vajame ristkülikukujulist plasttükki, mis on osaliselt õõnes. Häkkimisena lõikasin selle lihtsalt markerite ülaosast alla.

5. samm: bändi loomine

Esiteks ümbritseme riba valge elastsusega. Peame pingutama nii palju kui võimalik, vastasel juhul pühitakse Agile plaat minema. Siis saame sinise niidiga sinna õmmelda. Siin kasutan sinist niiti, mis annab bändile fantastilise väljavaate. Seejärel õmblesin ristkülikukujulise tüki bändi suuruste reguleerimiseks, nagu ülal näidatud. Seejärel kinnitasime teise elastse plaadi kuuma liimipüstoli abil. Lõpuks õmblesime rihma vöö äsja liimitud elastikule. Lihtsalt vaadake viitena ülaltoodud pilti.

6. samm: lõplik väljavaade

Meie kantav seade on valmis, kinnitage see lihtsalt käe külge. Seejärel lülitage seade pika nupuvajutusega sisse. Seadet saate laadida oma kodus C-tüüpi mobiililaadijaga. Seadme tööaeg on peaaegu üks päev. Siis võime minna selle kantava tarkvara sektsiooni.

Samm 7: Brainium portaal

Siit tuleb tarkvara osa ja see on üsna lihtne.

SmartEdge Agile plaadi kasutamiseks peate registreeruma Brainiumi platvormile. Seejärel laadige Brainium Gateway rakendus meie telefonist alla (Play poest) ja kasutage sisse logimiseks meie äsja loodud kontot. Tegelikult toimib telefon väravana portaali ja tehisintellekti vahel BLE kaudu. Seejärel lisage meie plaat portaali vahekaardilt Seadmed. Seejärel ilmub seade Brainiumi rakendusse.

Projekti loomiseks klõpsake projektilehe paremas alanurgas nuppu „Loo projekt” või „+”.

8. samm: AI Studio tööruum

Minge vasakpoolsesse menüüsse ja navigeerige rakendusse Motion in Studio, valides AI Studio tööruumides üksuse „Liikumise tuvastamine”. AI Studio on platvormi tehisintellekti võimalustele pühendatud tööriist.

Avage oma tööruum ja määrake kõigepealt liikumine, millega soovite oma Agile seadet treenida. Tunnustusmudeli jaoks peate looma vähemalt ühe liikumise. Siin sisaldab minu liikumiste loend selliseid tegevusi nagu Pushup, Pullup ja Situp. Need on põhitegevused, mida meie seade jälgib (Get-Fit). Agile plaadi liikumine oleks iga tegevuse puhul erinev, rakendades sellele AI -funktsiooni, saab seade tegevust lugeda.

9. samm: koolitus

Peame neid seadmeid koolitama, et need oleksid võimelised harjutusi tuvastama. Treeningu ajal peaksite seadet kandma.

Valige liikumiste loendist igaüks, mida me treenida tahame, ja klõpsake „Salvesta uus treeningkomplekt . Looge iga liigutuse jaoks sobivad treeningkomplektid. Teil on vaja vähemalt 2 kirjet 20 liikumise kohta, et saaksite luua mudeli, mis saab kasutada demo jaoks. Muidugi, mida rohkem liigutusi proovite tuvastada ja/või mida keerukam on liikumine, seda rohkem treeningkomplekte vajate vastuvõetava täpsustaseme saavutamiseks. Tõuke rekord allpool, samuti on kõigi teiste tegevuste treeningkomplektid õigesti registreeritud.

Saate seda kandmist kohandada konkreetsete harjutuste jaoks, mida teete, treenides seda tegevust.

10. samm: mudeli loomine

Siis tahame luua mudeli, mis sisaldab kõiki neid kirjeid. Valige kandmiseks kõik kirjed ja looge mudel. See võtab natuke aega. Seejärel rakendage oma mudel soovitud seadmele. Samuti võime määrata AI -hoiatuse, et see teavitaks teid tegevuse avastamisest.

11. samm: MQTT

MQTT API võimaldab juurdepääsu andmetele, mis on saadetud kasutaja seadmetest reaalajas. MQTT API on WebSocketsis saadaval järgmise URI kaudu: wss: //ns01-wss.brainium.com ja see on turvatud. MQTT -protokoll pakub autentimiseks sõnumis CONNECT kasutajanime ja parooli väljad. Kliendil on võimalus saata kasutajanimi ja parool MQTT maakleriga ühenduse loomisel. Branium Platformiga ühendamiseks peavad need valikud olema järgmised:

• kasutajanimel on määratud staatiline väärtus: oauth2-user
• parool on iga kasutaja jaoks erinev ja võrdub välise juurdepääsumärgiga (see on kasutaja profiilis saadaval).
• user_id (leitav kasutajate profiililt)
• device_id (leiate portaali vahekaardilt Seadmed)

Käivitades GytHubi hoidlasse lisatud püütoni koodi, pääsete MQTT protokolli abil juurde kantavate (Get-Fit) reaalajas andmetele. Loositakse välja mitu korda tegevuse lõpetatakse.

12. samm: Firebase

Firebase on mobiili- ja veebirakenduste arendusplatvorm. Firebase vabastab arendajad keskenduma fantastiliste kasutajakogemuste loomisele. Te ei pea servereid haldama. Oma projektis kasutame Firebase'i reaalajas andmebaasi, et andmeid koheselt hankida, et ei tekiks viivitust.

. Firebase'i URL -i leidmiseks

• Minge Firebase'i
• Seejärel avage oma projekt (kui teil pole ühtegi projekti, looge see)
• Seejärel liikuge andmebaasi reaalajas andmebaasi
• Ekraanipildil olev URL on Firebase'i URL

Seejärel minge reeglite juurde, asendage "vale" sõnaga "true", et teha lugemis- ja kirjutamistoiminguid. Olen võtnud märgendi "olek" kui "push", "pull" ja "sit" vanemmärgendi. API väärtus asetatakse nende märgendi muutuja alla

Samm 13: Android Studio

Kandmisrakendus tehakse Androidi stuudios.