Get-Fit: 13 korakov (s slikami)

2024 Avtor: John Day | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2024-01-30 12:03

Nosljiva naprava, ki s pomočjo AI spremlja in beleži telesno aktivnost osebe.

Nedvomno lahko nedejavnost povzroči številne zdravstvene in osebne težave. Nenehna dejavnost lahko prepreči marsikatero od teh težav. Neprestano moramo preverjati napredek, ki ga dosežemo z vadbo, da uredimo dejavnosti za bolj zdravo telo. Fitnes sledilniki so eden izmed priljubljenih načinov za spremljanje vašega napredka. Lahko šteje vaše dejavnosti, kot so sklece, vlečenje in trebušnjaki itd. To lahko povzroči tudi porabo kalorij med aktivnostmi.

Tukaj oblikujem nosljivo napravo z uporabo plošče SmartEdge Agile, ki lahko šteje sklece, vlečenje in sedenje ter lahko ustvari porabljene kalorije med aktivnostmi.

Vsakdo, ki nima ustreznega znanja o tej tehnologiji, lahko te naprave tudi prilagodi svojim vajam, tako da sledi navodilom. Ta nosljiva naprava uporablja potencialno umetno inteligenco SmartEdge Agile za sledenje telesni pripravljenosti. Napredek si lahko preprosto ogledate prek mobilne aplikacije.

Mislim, da je to vrhunski spremljevalec za ljudi, ki imajo radi fitnes.

To nosljivo opremo lahko prilagodite za posebne vaje, ki jih izvajate, tako da jih vadite.

1. korak: Demo

Oglejmo si predstavitveni videoposnetek Get-Fit nosljivega.

2. korak: Stvari, ki jih potrebujemo

Strojne komponente, potrebne za projekte

• 1 x Avnet SmartEdge Agile Brainium
• 2 x bela elastika
• 1 x jermen
• 1 x šivalna igla
• 1x navoj
• 1 x HotGlue

Programske komponente, potrebne za projekte

• Google Firebase
• Bratonski portal Octonion
• Android Studio

Korak: SmartEdge Agile Board

V tem projektu za zaznavanje premikov uporabljamo napravo SmartEdgeAgile. Naprava SmartEdge Agile je certificirana strojna rešitev, vgrajena v celoten sklop programske opreme z Edge Intelligence.

Ta naprava ima široko paleto vgrajenih senzorjev. V tem projektu uporabljamo merilnike pospeška in žiroskopske senzorje. S kombinacijo teh vrednosti senzorjev z umetno inteligenco lahko ustvarimo izbruh. V nasprotju z vsemi drugimi funkcijami je za spremljanje na osnovi umetne inteligence potrebna uporaba orodja AI Studio, ki je na voljo na portalu. AI Studio ponuja enostaven in intuitiven način za ustvarjanje modelov, ki so potrebni za uporabo AI.

Ena od njegovih funkcij AI je prepoznavanje gibanja. Pravzaprav ta naprava prenaša svoje podatke na platformo Brainium prek prehoda. Prek Bluetootha komunicira s prehodom. Brainium gateway lahko prenesete iz trgovine iOS ali Android.

Napravo lahko enostavno napolnite prek vrat USB in ima dvodnevni čas delovanja.

4. korak: Zbiranje dodatne opreme

Kot vsi vemo, je glavni sestavni del te nosljive plošče SmartEdge Agile. Za izdelavo pasu potrebujemo dve beli elastiki. Vzel sem ga iz starih tkanin. Potrebujemo tudi trak za prilagoditev velikosti pasu. Pravkar sem ga vzel iz starega polnilnika za prenosni računalnik. Za nastavitev pasu potrebujemo pravokoten kos plastike, ki je delno votel. Kot kramp sem ga samo odrezal z zgornje strani vrha markerja.

5. korak: izdelava pasov

Najprej trak obdamo z belo elastiko. Čim bolj moramo zategniti, sicer bo plošča Agile odrinjena. Potem lahko tam šivamo z modro nitjo. Tukaj uporabljam modro nit, ki daje fantastičen pogled na skupino. Nato sem zašil pravokotni kos za prilagoditev velikosti pasu, kot je prikazano zgoraj. Nato smo drugo elastiko pritrdili na desko s pištolo za vroče lepilo. Nazadnje smo na novo zlepljeno elastiko prišili pas pasu. Za referenco si oglejte zgornjo sliko.

6. korak: Končni Outlook

Naša nosljiva naprava je pripravljena, samo jo pritrdite na roko. Nato vklopite napravo z dolgim pritiskom na gumb. Napravo lahko polnite z mobilnim polnilnikom tipa C doma. Naprava ima skoraj enodnevni čas delovanja. Nato lahko gremo v razdelek programske opreme te nosljive opreme.

7. korak: Brainium portal

Prihaja del programske opreme in je precej preprost.

Za uporabo plošče SmartEdge Agile se morate prijaviti na platformo Brainium. Nato prenesite aplikacijo Brainium Gateway na naš telefon (iz trgovine Play) in se z novo ustvarjenim računom prijavite vanj. Pravzaprav telefon deluje kot prehod med portalom in napravo AI prek BLE. Nato dodajte našo ploščo z zavihka naprave na portalu. Nato se bo naprava pojavila v aplikaciji Brainium.

Če želite ustvariti projekt, kliknite gumb »Ustvari projekt« ali »+« v spodnjem desnem kotu strani Projekt.

8. korak: Delovni prostor AI Studio

Pojdite na levi stranski meni in se pomaknite do orodja Motion in AI Studio, tako da v delovnih prostorih AI Studio izberete element »Prepoznavanje gibanja«. AI Studio je orodje za umetno inteligenco platforme.

Odprite svoj delovni prostor in začnite z definiranjem gibanja, s katerim želite trenirati svojo Agile napravo. Za model prepoznavanja morate ustvariti vsaj eno "gibanje". Tu moj seznam predlogov vsebuje dejavnosti, kot so Pushup, Pullup in Situp. To so osnovne dejavnosti, ki jih spremlja naša naprava (Get-Fit). Gibanje plošče Agile bi bilo za vsako dejavnost drugačno, z uporabo funkcije AI lahko naprava šteje dejavnost.

9. korak: Usposabljanje

Te naprave moramo usposobiti, da bodo sposobni zaznati vaje. Napravo morate nositi, ko se usposabljanje nadaljuje.

Na seznamu gibov izberite vsakega, ki ga želimo trenirati, in kliknite »Snemi nov sklop treningov«. Ustvarite ustrezne sklope vadb za vsako gibanje. Za ustvarjanje modela, ki ga potrebujete, potrebujete vsaj 2 zapisa po 20 gibov. seveda lahko uporabite za predstavitev. Seveda, več gibov, ki jih poskušate zaznati, in/ali bolj ko je gibanje zapleteno, več sklopov treningov boste potrebovali, da dosežete sprejemljivo raven natančnosti. spodaj je prikazano, prav tako so primerno zabeleženi kompleti usposabljanja za vse druge dejavnosti.

To nosljivo opremo lahko prilagodite za posebne vaje, ki jih izvajate, tako da vadite to dejavnost.

10. korak: Ustvarjanje modela

Nato želimo ustvariti model, ki vsebuje vse te zapise. Izberite vse zapise za nosljive in ustvarite model. To bo trajalo nekaj časa. Nato svoj model nanesite na želeno napravo. Opozorilo AI lahko nastavimo tudi tako, da potisne obvestilo, ko se pojavi aktivnost.

11. korak: MQTT

MQTT API omogoča dostop do podatkov, ki so bili v realnem času poslani z uporabnikovih naprav. API MQTT je na voljo prek WebSockets z naslednjim URI: wss: //ns01-wss.brainium.com in je zavarovan. Protokol MQTT ponuja polja uporabniškega imena in gesla v sporočilu CONNECT za preverjanje pristnosti. Odjemalec ima možnost poslati uporabniško ime in geslo, ko se poveže s posrednikom MQTT. Za povezavo z platformo Branium so potrebne naslednje možnosti:

• uporabniško ime ima podano statično vrednost: oauth2-user
• geslo je za vsakega uporabnika različno in je enako žetonu zunanjega dostopa (na voljo je v profilu uporabnika).
• user_id (najdete ga v profilu uporabnika)
• device_id (najdete ga na zavihku naprave na portalu)

Z zagonom kode python, ki sem jo priložil v skladišču GitHub, lahko dostopam do podatkov v realnem času iz nosljivih (Get-Fit) s protokolom MQTT. Kolikokrat se izvede aktivnost, ki se izvede.

12. korak: Firebase

Firebase je platforma za razvoj mobilnih in spletnih aplikacij. Firebase razvijalcem omogoča, da se osredotočijo na ustvarjanje čudovitih uporabniških izkušenj. Ni vam treba upravljati strežnikov. V našem projektu uporabljamo bazo podatkov Firebase v realnem času za takojšnje pridobivanje podatkov, tako da ni časovne zamude.

. Če želite poiskati URL Firebase

• Pojdite na Firebase
• Nato pojdite in odprite svoj projekt (če nimate nobenega projekta, ga ustvarite)
• Nato se pomaknite na zbirko podatkov v realnem času v zbirki podatkov
• URL na posnetku zaslona je URL Firebase

Nato pojdite na pravila, zamenjajte "false" z "true", da izvedete operacije branja in pisanja. Oznako "status" sem vzel kot nadrejeno oznako "push", "pull" in "sit". Vrednost iz API -ja je postavljena pod to spremenljivko tag

Korak: Android Studio

Aplikacija za nosljive naprave je narejena v studiu Android.