Get-Fit: 13 kroków (ze zdjęciami)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2024-01-30 11:28

Urządzenie do noszenia, które monitoruje i rejestruje aktywność fizyczną osoby za pomocą sztucznej inteligencji.

Bez wątpienia brak aktywności może prowadzić do wielu problemów zdrowotnych i osobistych. Ciągła aktywność może zapobiec wielu z tych problemów. Musimy stale sprawdzać postępy osiągane przez trening, aby regulować czynności, aby uzyskać zdrowsze ciało. Monitory fitness to jeden z popularnych sposobów śledzenia postępów. Może liczyć twoje czynności, takie jak pompki, podciąganie się i siadanie itp. Może to również generować kalorie spalone podczas czynności.

Tutaj projektuję urządzenie do noszenia za pomocą deski SmartEdge Agile, która może liczyć pompki, podciąganie i siadanie i może generować kalorie spalone podczas aktywności.

Każdy, kto nie ma odpowiedniej wiedzy na temat tej technologii, może również dostosować te urządzenia do swoich konkretnych ćwiczeń, wykonując instrukcje. To urządzenie do noszenia wykorzystuje potencjalną funkcję sztucznej inteligencji SmartEdge Agile do śledzenia kondycji. Postęp można łatwo przeglądać w aplikacji mobilnej.

Myślę, że to doskonały towarzysz dla ludzi, którzy kochają fitness.

Możesz dostosować to urządzenie do noszenia do konkretnych ćwiczeń, które wykonujesz, szkoląc te czynności.

Krok 1: Demo

Obejrzyjmy wideo demonstracyjne urządzenia do noszenia Get-Fit.

Krok 2: Rzeczy, których potrzebujemy

Elementy sprzętowe wymagane do projektów

• 1 x Avnet SmartEdge Agile Brainium
• 2 x biały elastyczny
• 1 x pasek na pasek;
• 1 x igła do szycia
• 1 x wątek
• 1 x gorący klej

Komponenty oprogramowania wymagane do projektów

• Google Firebase
• Portal Octonion Brainium
• Studio Android

Krok 3: Zwinna tablica SmartEdge

W tym projekcie używamy urządzenia SmartEdgeAgile do wykrywania ruchów. Urządzenie SmartEdge Agile to certyfikowane rozwiązanie sprzętowe z wbudowanym pełnym pakietem oprogramowania z funkcją Edge Intelligence.

To urządzenie ma szeroką gamę czujników pokładowych. W tym projekcie wykorzystujemy jego czujniki akcelerometru i żyroskopu. Łącząc te wartości czujników z AI możemy wywołać epidemię. W przeciwieństwie do wszystkich innych funkcjonalności, praca z monitoringiem opartym na AI wymaga użycia narzędzia AI Studio, dostępnego na portalu. AI Studio oferuje łatwy i intuicyjny sposób tworzenia modeli potrzebnych do korzystania z AI.

Jedną z jego funkcji AI jest rozpoznawanie ruchu. W rzeczywistości to urządzenie przesyła swoje dane na platformę Brainium przez bramę. Komunikuje się przez Bluetooth z bramą. Bramkę Brainium można pobrać ze sklepu ios lub Android.

To urządzenie można łatwo ładować przez port USB i ma dwudniowy czas pracy.

Krok 4: Zbieranie akcesoriów

Jak wszyscy wiemy, głównym składnikiem tego urządzenia do noszenia jest płyta SmartEdge Agile. Do wykonania opaski potrzebne są dwie białe gumki. Wziąłem go z moich starych tkanin. Potrzebujemy również paska do regulacji rozmiaru opaski. Właśnie wyjąłem go ze starej ładowarki do laptopa. Do regulacji paska potrzebujemy prostokątnego kawałka plastiku, który jest częściowo pusty. Jako hack, po prostu odciąłem go od górnej strony blatu markera.

Krok 5: Tworzenie zespołu

Przede wszystkim opaskę zapinamy białą gumką. Musimy dokręcić tak bardzo, jak to możliwe, w przeciwnym razie płyta Agile zostanie usunięta. Następnie możemy tam uszyć niebieską nitką. Tutaj używam niebieskiej nici, która daje fantastyczny widok na zespół. Następnie uszyłam prostokątny kawałek, aby dostosować rozmiary obrączki, jak pokazano powyżej. Następnie drugą gumkę przymocowaliśmy do deski za pomocą pistoletu do klejenia na gorąco. Na koniec przyszyliśmy pasek na pasek na nowo przyklejonej gumce. Wystarczy spojrzeć na zdjęcie podane powyżej w celach informacyjnych.

Krok 6: Ostateczna prognoza

Nasze urządzenie do noszenia jest gotowe, wystarczy przymocować je do ramienia. Następnie włącz urządzenie przez długie naciśnięcie przycisku. Urządzenie można ładować za pomocą ładowarki mobilnej typu C w domu. Urządzenie ma prawie jednodniowy czas pracy. Następnie możemy przejść do sekcji oprogramowania tego urządzenia do noszenia.

Krok 7: Portal Brainium

Oto część oprogramowania i jest to całkiem proste.

Aby korzystać z tablicy SmartEdge Agile, musisz zarejestrować się na platformie Brainium. Następnie pobierz aplikację Brainium Gateway na nasz telefon (ze sklepu Play) i użyj naszego nowo utworzonego konta, aby się do niego zalogować. W rzeczywistości telefon działa jako brama między portalem a urządzeniem AI przez BLE. Następnie dodaj naszą tablicę z zakładki urządzeń w portalu. Wtedy urządzenie pojawi się w aplikacji Brainium.

Kliknij przycisk „Utwórz projekt” lub „+” w prawym dolnym rogu strony Projekt, aby utworzyć projekt.

Krok 8: Przestrzeń robocza AI Studio

Przejdź do menu po lewej stronie i przejdź do narzędzia Ruch w AI Studio, wybierając pozycję „Rozpoznawanie ruchu” w obszarach roboczych AI Studio. AI Studio to narzędzie dedykowane możliwościom sztucznej inteligencji platformy.

Otwórz swoją przestrzeń roboczą i zacznij od zdefiniowania ruchu, z którym chcesz trenować swoje urządzenie Agile. Musisz stworzyć co najmniej jeden „ruch” dla modelu rozpoznawania. Tutaj moja lista ruchów zawiera czynności takie jak Pushup, Pullup i Situp. Są to podstawowe czynności śledzone przez nasze urządzenie (Get-Fit). Ruch tablicy Agile byłby inny dla każdej aktywności, dzięki zastosowaniu do niej funkcji AI urządzenie może policzyć aktywność.

Krok 9: Trening

Musimy wyszkolić te urządzenia, aby były zdolne do wykrywania ćwiczeń. Powinieneś nosić urządzenie podczas treningu.

Z listy ruchów wybierz każdy, który chcemy trenować i kliknij „Nagraj nowy zbiór treningowy”. Utwórz odpowiednie zbiory treningowe dla każdego ruchu. Potrzebujesz co najmniej 2 rekordów po 20 ruchów każdy, aby móc wygenerować model, który można użyć do demonstracji. Oczywiście im więcej ruchów próbujesz wykryć i/lub im bardziej ruch jest złożony, tym więcej zestawów treningowych będziesz potrzebować, aby uzyskać akceptowalny poziom dokładności. podano poniżej, podobnie zestawy treningowe dla wszystkich innych czynności są prawidłowo rejestrowane.

Możesz dostosować to urządzenie do noszenia do konkretnych ćwiczeń, które wykonujesz, trenując tę aktywność.

Krok 10: Generowanie modelu

Następnie chcemy wygenerować model zawierający wszystkie te rekordy. Wybierz wszystkie rekordy dotyczące urządzenia do noszenia i wygeneruj model. To zajmie trochę czasu. Następnie zastosuj swój model na wybranym urządzeniu. Możemy również ustawić alert AI na powiadomienie push, gdy napotkamy aktywność.

Krok 11: MQTT

MQTT API zapewnia dostęp do danych, które zostały przesłane z urządzeń użytkownika w czasie rzeczywistym. Interfejs API MQTT jest dostępny przez WebSockets przez następujący identyfikator URI: wss://ns01-wss.brainium.com i jest zabezpieczony. Protokół MQTT udostępnia pola nazwy użytkownika i hasła w komunikacie CONNECT w celu uwierzytelnienia. Klient ma możliwość wysłania nazwy użytkownika i hasła, gdy łączy się z brokerem MQTT. Aby połączyć się z platformą Branium, opcje te muszą:

• nazwa użytkownika ma określoną wartość statyczną: oauth2-user
• hasło jest inne dla każdego użytkownika i jest równe zewnętrznemu tokenowi dostępu (jest dostępny w profilu użytkownika).
• user_id (można go znaleźć w profilu użytkownika)
• device_id (można go znaleźć na karcie urządzeń w portalu)

Uruchamiając kod Pythona, który załączyłem w repozytorium GitHub, można uzyskać dostęp do danych w czasie rzeczywistym z urządzenia do noszenia (Get-Fit) za pomocą protokołu MQTT. Zostanie wylosowana liczba ukończeń działania.

Krok 12: Firebase

Firebase to platforma do tworzenia aplikacji mobilnych i internetowych. Firebase pozwala programistom skupić się na tworzeniu fantastycznych doświadczeń użytkowników. Nie musisz zarządzać serwerami. W naszym projekcie używamy bazy danych czasu rzeczywistego Firebase do błyskawicznego pobierania danych, dzięki czemu nie ma opóźnień czasowych.

. Aby znaleźć adres URL Firebase

• Przejdź do Firebase
• Następnie przejdź i otwórz swój projekt (jeśli nie masz projektów, utwórz go)
• Następnie przejdź do bazy danych czasu rzeczywistego w bazie danych
• Adres URL na zrzucie ekranu to adres URL Firebase

Następnie przejdź do reguł, zamień „false” na „true”, aby wykonać operacje odczytu i zapisu. Wziąłem tag „status” jako tag nadrzędny „push”, „pull” i „sit”. Wartość z interfejsu API jest umieszczona pod tą zmienną tagu

Krok 13: Studio Android

Aplikacja na urządzenie do noszenia jest wykonana w studio Android.