Fit-Fit: 13 hapa (me fotografi)

2024 Autor: John Day | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2024-01-30 12:14

Një pajisje e veshur që monitoron dhe regjistron aktivitetin e fitnesit të një personi me anë të AI.

Nuk ka dyshim se pasiviteti mund të çojë në një numër çështjesh shëndetësore dhe personale. Aktiviteti i vazhdueshëm mund të parandalojë shumë nga këto çështje. Ne duhet të kontrollojmë përparimin e arritur nga stërvitja vazhdimisht për të rregulluar aktivitetet për të bërë një trup më të shëndetshëm. Gjurmuesit e fitnesit janë një mënyrë popullore për të mbajtur gjurmët e përparimit tuaj. Mund të numërojë aktivitetet tuaja të tilla si shtytja, tërheqja dhe ulja, etj. Kjo gjithashtu mund të gjenerojë kalorinë e djegur gjatë aktiviteteve.

Këtu unë jam duke projektuar një pajisje të veshshme duke përdorur tabelën SmartEdge Agile që mund të numërojë shtytjen, tërheqjen dhe uljen dhe mund të gjenerojë kaloritë e konsumuara gjatë aktiviteteve.

Çdokush që nuk ka njohuritë e duhura në lidhje me këtë teknologji gjithashtu mund t'i personalizojë këto pajisje për ushtrimet e tyre të veçanta duke ndjekur udhëzimet. Kjo pajisje e veshur po përdor veçorinë potenciale të AI të SmartEdge Agile për gjurmimin e fitnesit. Përparimi mund të shihet thjesht përmes aplikacionit celular.

Unë mendoj se është një shoqërues përfundimtar për popujt që e duan palestrën.

Ju mund ta personalizoni këtë veshje për ushtrimet e veçanta që po bëni duke i trajnuar ato aktivitete.

Hapi 1: Demo

Le të shikojmë videon demo të Get-Fit të veshshme.

Hapi 2: Gjërat që na duhen

Komponentët e harduerit të kërkuar për projektet

• 1 x Avnet SmartEdge Agile Brainium
• 2 x Elastike e Bardhë
• 1 x Rrip rrip
• 1 x Gjilpërë qepëse
• 1 x fije
• 1 x Ngjitës i nxehtë

Komponentët e softverit të kërkuar për projektet

• Google Firebase
• Portali Octonion Brainium
• Android Studio

Hapi 3: SmartEdge Agile Board

Në këtë projekt ne po përdorim pajisjen SmartEdgeAgile për zbulimin e lëvizjeve. Pajisja SmartEdge Agile është një zgjidhje e certifikuar harduerike, e ngulitur me një pirg të plotë softuerësh që përmban Edge Intelligence.

Kjo pajisje ka një larmi të madhe të sensorëve në bord. Në këtë projekt, ne jemi duke përdorur sensorët e tij të përshpejtuesit dhe xhiroskopit. Duke kombinuar këto vlera të sensorit me UA mund të krijojmë një shpërthim. Ndryshe nga të gjitha funksionalitetet e tjera, të punosh me monitorimin e bazuar në AI kërkon përdorimin e mjetit AI Studio, të disponueshëm në portal. Studio AI ofron një mënyrë të lehtë dhe intuitive për të krijuar modele, të cilat janë të nevojshme për përdorimin e AI.

Një nga karakteristikat e tij të UA është njohja e lëvizjes. Në fakt kjo pajisje transferon të dhënat e saj në platformën Brainium përmes portës. Ai komunikon përmes Bluetooth me portën. Porta Brainium mund të shkarkohet nga dyqani ios ose android.

Kjo pajisje mund të karikohet lehtësisht përmes portës USB dhe ka një kohë funksionimi dy-ditore.

Hapi 4: Mbledhja e aksesorëve

Siç e dimë të gjithë, përbërësi kryesor i kësaj pajisje të veshshme është bordi SmartEdge Agile. Ne kemi nevojë për dy elastikë të bardhë për të bërë grupin. Unë e kam marrë atë nga pëlhurat e mia të vjetra. Gjithashtu, ne kemi nevojë për një rrip për rregullimin e madhësisë së brezit. Sapo e mora nga një karikues i vjetër laptopi. Për rregullimin e rripit na duhet një copë plastike drejtkëndëshe që është pjesërisht e zbrazët. Si një goditje, unë thjesht e shkurtova atë nga ana e sipërme e një majë shënuesi.

Hapi 5: Krijimi i grupit

Para së gjithash, ne po mbyllim brezin me elastik të bardhë. Ne duhet të shtrëngohemi sa më shumë që të jetë e mundur, përndryshe bordi i shkathët do të fshihet. Pastaj mund të qepim atje, me fillin blu. Këtu po përdor fijen blu e cila jep një pamje fantastike për grupin. Pastaj qepa copën drejtkëndore për rregullimin e madhësive të brezit siç tregohet më sipër. Pastaj e lidhëm elastikun e dytë në tabelë me anë të një arme zam të nxehtë. Më në fund, ne qepëm rripin e rripit në elastikun e sapo ngjitur. Thjesht hidhini një sy fotos së dhënë më sipër për referencë.

Hapi 6: Outlook përfundimtar

Pajisja jonë e veshur është gati, thjesht bashkojeni atë në krah. Pastaj ndizni pajisjen me një shtypje të gjatë të butonit. Mund ta ngarkoni pajisjen me karikues celular të tipit C në shtëpinë tuaj. Pajisja ka një kohë funksionimi pothuajse një ditore. Pastaj mund të shkojmë në seksionin e softuerit të kësaj pajisje të veshshme.

Hapi 7: Portali Brainium

Këtu vjen pjesa e softuerit dhe është mjaft e thjeshtë.

Për të përdorur bordin SmartEdge Agile ju duhet të regjistroheni në platformën Brainium. Pastaj, shkarkoni aplikacionin Brainium Gateway në telefonin tonë (nga play store) dhe përdorni llogarinë tonë të krijuar rishtazi për t'u identifikuar në të. Në fakt telefoni vepron si një portë midis portalit dhe pajisjes AI mbi BLE. Pastaj shtoni tabelën tonë nga skeda e pajisjeve në portal. Pastaj pajisja do të shfaqet në aplikacionin Brainium.

Klikoni në butonin "Krijo projekt" ose "+" në fund të djathtë të faqes së Projektit për të krijuar një projekt.

Hapi 8: Hapësira e punës AI Studio

Shkoni te menyja e majtë dhe lundroni te mjeti Motion in AI Studio duke zgjedhur artikullin ‘Motion Recognition’ në AI Studio Workspaces. AI Studio është mjeti i dedikuar aftësive të Inteligjencës Artificiale të platformës.

Hapni hapësirën tuaj të punës dhe filloni duke përcaktuar lëvizjen me të cilën dëshironi të stërvitni pajisjen tuaj Agile. Ju duhet të krijoni të paktën një "lëvizje" për një model njohjeje. Këtu lista ime e lëvizjeve përmban aktivitete të tilla si Pushup, Pullup dhe Situp. Këto janë aktivitetet bazë të gjurmuara nga pajisja jonë (Get-Fit). Lëvizja e bordit të shkathët do të ishte e ndryshme për secilin aktivitet, duke aplikuar funksionin AI në të, pajisja mund të llogarisë aktivitetin.

Hapi 9: Trajnimi

Ne duhet t'i trajnojmë këto pajisje për t'i bërë ato të afta për të zbuluar ushtrime. Duhet të vishni pajisjen kur stërvitja vazhdon.

Në listën e lëvizjeve, zgjidhni secilën prej tyre që duam të stërvitim dhe klikoni në "Regjistroni grupin e ri të trajnimit". Krijoni grupe të përshtatshme trajnimi për secilën lëvizje. Ju duhen të paktën 2 regjistrime me 20 lëvizje secila për të qenë në gjendje të gjeneroni një model që mund të përdoret për demonstrimin. Sigurisht, sa më shumë lëvizje që po përpiqeni të zbuloni, dhe/ose sa më shumë lëvizje të jetë komplekse, aq më shumë grupe stërvitore do t'ju duhet për të marrë një nivel të pranueshëm saktësie. Rekordi i vendosur për shtytjen lart është dhënë më poshtë, gjithashtu, grupet e trajnimit për të gjitha aktivitetet e tjera janë regjistruar siç duhet.

Ju mund ta personalizoni këtë veshje për ushtrimet e veçanta që po bëni duke e trajnuar atë aktivitet.

Hapi 10: Gjenerimi i modelit

Pastaj ne duam të krijojmë një model që përmban të gjitha këto regjistrime. Zgjidhni të gjitha regjistrimet për pajisjet që vishen dhe krijoni modelin. Do të duhet pak kohë. Pastaj aplikoni modelin tuaj në pajisjen e dëshiruar. Ne gjithashtu mund të vendosim alarmin AI që të shtyjë njoftimin kur haset në një aktivitet.

Hapi 11: MQTT

MQTT API siguron qasje në të dhënat që janë dërguar nga pajisjet e përdoruesit në kohë reale. MQTT API është në dispozicion përmes WebSockets nga URI-ja e mëposhtme: wss: //ns01-wss.brainium.com dhe është e siguruar. Protokolli MQTT siguron fushat e emrit të përdoruesit dhe fjalëkalimit në mesazhin CONNECT për vërtetim. Klienti ka mundësinë të dërgojë një emër përdoruesi dhe një fjalëkalim kur lidhet me një ndërmjetës MQTT. Për t'u lidhur me Platformën Branium këto opsione janë të nevojshme:

• emri i përdoruesit ka vlerën statike të specifikuar: oauth2-user
• fjalëkalimi është i ndryshëm për secilin përdorues dhe është i barabartë me shenjën e aksesit të jashtëm (është në dispozicion në profilin e përdoruesit).
• user_id (mund të gjendet në profilin e përdoruesve)
• pajisja_id (mund të gjendet në skedën e pajisjeve në portal)

Duke ekzekutuar kodin python që kam bashkangjitur në depon GitHub mund të hyni në të dhënat në kohë reale nga pajisjet e veshshme (Get-Fit) duke përdorur protokollin MQTT. Numri i herëve që përfundon një aktivitet do të nxirret jashtë.

Hapi 12: Baza e zjarrit

Firebase është një platformë për zhvillimin e aplikacioneve celular dhe në internet. Firebase i liron zhvilluesit të përqëndrohen në krijimin e përvojave fantastike të përdoruesve. Nuk keni nevojë të menaxhoni serverët. Në projektin tonë, ne përdorim bazën e të dhënave të Firebase në kohë reale për të tërhequr menjëherë të dhënat në mënyrë që të mos ketë vonesa kohore.

. Për të gjetur URL -në e Firebase

• Shkoni te Firebase
• Pastaj shkoni dhe hapni projektin tuaj (Nëse nuk keni projekte, krijoni një)
• Pastaj kaloni në bazën e të dhënave në kohë reale në bazën e të dhënave
• URL -ja në pamjen e ekranit është URL -ja e Firebase

Pastaj shkoni te rregullat, zëvendësoni "false" me "true" për të bërë operacione leximi dhe shkrimi. Unë kam marrë etiketën "status" si etiketë mëmë të "shtytjes", "tërheqjes" dhe "uljes". Vlera nga API vendoset nën këto ndryshore etiketash

Hapi 13: Android Studio

Aplikimi për pajisjet e veshshme bëhet në studion Android.