Get-Fit: 13 Passos (com Imagens)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:35

Um dispositivo vestível que monitora e registra a atividade física de uma pessoa por meio de IA.

Não há dúvida de que a inatividade pode levar a uma série de problemas pessoais e de saúde. A atividade constante pode evitar muitos desses problemas. Precisamos verificar constantemente o progresso alcançado pelo treino para regular as atividades para tornar o corpo mais saudável. Os rastreadores de condicionamento físico são uma forma popular de acompanhar seu progresso. Ele pode contar suas atividades como flexões, flexões e abdominais, etc. Isso também pode gerar as calorias queimadas durante as atividades.

Aqui, estou projetando um dispositivo vestível usando a placa SmartEdge Agile que pode contar flexões, flexões e abdominais e pode gerar as calorias consumidas durante as atividades.

Qualquer pessoa que não tenha conhecimento adequado sobre essa tecnologia também pode personalizar esses dispositivos para seus exercícios particulares, seguindo o instrutível. Este dispositivo vestível está usando o potencial recurso de IA do SmartEdge Agile para rastreamento de condicionamento físico. O progresso pode ser simplesmente visualizado por meio do aplicativo móvel.

Eu acho que é um companheiro definitivo para as pessoas que amam o fitness.

Você pode personalizar este wearable para os exercícios específicos que está fazendo ao treinar essas atividades.

Etapa 1: demonstração

Vamos assistir ao vídeo de demonstração do Get-Fit wearable.

Etapa 2: coisas que precisamos

Os componentes de hardware necessários para os projetos

• 1 x Avnet SmartEdge Agile Brainium
• 2 x elástico branco
• 1 x cinto de alça
• 1 x agulha de costura
• 1 x linha
• 1 x HotGlue

Os componentes de software necessários para os projetos

• Google Firebase
• Portal Octonion Brainium
• Android Studio

Etapa 3: SmartEdge Agile Board

Neste projeto estamos usando o dispositivo SmartEdgeAgile para detectar os movimentos. O dispositivo SmartEdge Agile é uma solução de hardware certificada, incorporada com uma pilha de software completa com Edge Intelligence.

Este dispositivo possui uma grande variedade de sensores integrados. Neste projeto, estamos utilizando seus sensores acelerômetro e giroscópio. Ao combinar esses valores de sensor com IA, podemos criar um surto. Ao contrário de todas as outras funcionalidades, trabalhar com monitoramento baseado em IA requer o uso da ferramenta AI Studio, disponível no portal. O AI Studio oferece uma maneira fácil e intuitiva de criar os modelos necessários para usar a IA.

Um de seus recursos de IA é o reconhecimento de movimento. Na verdade, este dispositivo transfere seus dados para a plataforma Brainium através do gateway. Ele se comunica via Bluetooth com o gateway. O gateway Brainium pode ser baixado da loja ios ou android.

Este dispositivo pode ser facilmente carregado através da porta USB e tem um tempo de funcionamento de dois dias.

Etapa 4: coleta de acessórios

Como todos sabemos, o principal constituinte deste wearable é a placa SmartEdge Agile. Precisamos de dois elásticos brancos para fazer a banda. Eu tirei de meus tecidos antigos. Além disso, precisamos de uma tira para ajustar o tamanho da banda. Acabei de tirá-lo de um carregador de laptop antigo. Para ajustar a tira, precisamos de um pedaço retângulo de plástico parcialmente oco. Como um hack, acabei de cortar da parte superior do topo de um marcador.

Etapa 5: fazer a banda

Em primeiro lugar, estamos envolvendo a faixa com um elástico branco. Precisamos apertar o máximo possível, caso contrário, a placa do Agile será removida. Aí podemos costurar ali, com o fio azul. Aqui estou usando o fio azul que dá uma aparência fantástica para a banda. Então eu costurei a peça retangular para ajustar os tamanhos das bandas como mostrado acima. Em seguida, fixamos o segundo elástico na prancha por meio de uma pistola de cola quente. Por fim, costuramos a alça do cinto no elástico recém-colado. Basta dar uma olhada na imagem fornecida acima para referência.

Etapa 6: Outlook final

Nosso dispositivo vestível está pronto, basta anexá-lo ao braço. Em seguida, ligue o dispositivo mantendo o botão pressionado. Você pode carregar o dispositivo pelo carregador de celular tipo C em sua casa. O dispositivo dura quase um dia. Em seguida, podemos ir para a seção de software deste wearable.

Etapa 7: Portal Brainium

Aí vem a parte do software e é bem simples.

Para usar a placa SmartEdge Agile, você precisa se inscrever na plataforma Brainium. Em seguida, baixe o aplicativo Brainium Gateway em nosso telefone (da Play Store) e use nossa conta recém-criada para fazer o login. Na verdade, o telefone atua como um gateway entre o portal e o dispositivo AI através do BLE. Em seguida, adicione nossa placa a partir da guia de dispositivos no portal. Em seguida, o dispositivo aparecerá no aplicativo Brainium.

Clique no botão “Criar projeto” ou “+” no canto inferior direito da página Projeto para criar um projeto.

Etapa 8: Espaço de trabalho do AI Studio

Vá para o menu do lado esquerdo e navegue até Movimento na ferramenta AI Studio selecionando o item ‘Motion Recognition’ nos espaços de trabalho do AI Studio. AI Studio é a ferramenta dedicada aos recursos de Inteligência Artificial da plataforma.

Abra sua área de trabalho e comece definindo o movimento com o qual deseja treinar seu dispositivo Agile. Você precisa criar pelo menos um “movimento” para um modelo de reconhecimento. Aqui, minha lista de movimentos contém atividades como flexões, flexões e abdominais. Estas são as atividades básicas monitoradas pelo nosso dispositivo (Get-Fit). O movimento da placa ágil seria diferente para cada atividade, ao aplicar o recurso de IA, o dispositivo pode contar a atividade.

Etapa 9: Treinamento

Precisamos treinar esses dispositivos para torná-los capazes de detectar exercícios. Você deve usar o dispositivo durante o treinamento.

Na lista de movimentos, selecione cada um que queremos treinar e clique em "Gravar novo conjunto de treinamento". Crie conjuntos de treinamento adequados para cada movimento. Você precisa de pelo menos 2 registros de 20 movimentos cada para ser capaz de gerar um modelo que pode ser usado para a demonstração. Claro, quanto mais movimentos você está tentando detectar e / ou quanto mais complexo o movimento, mais conjuntos de treinamento você precisará para obter um nível de precisão aceitável. O recorde estabelecido para o impulso é fornecido abaixo, da mesma forma, os conjuntos de treinamento para todas as outras atividades são registrados corretamente.

Você pode personalizar este wearable para os exercícios específicos que está fazendo ao treinar essa atividade.

Etapa 10: Gerando modelo

Em seguida, queremos gerar um modelo contendo todos esses registros. Selecione todos os registros do wearable e gere o modelo. Vai levar algum tempo. Em seguida, aplique seu modelo ao dispositivo desejado. Também podemos definir o alerta de IA para notificação push quando uma atividade é encontrada.

Etapa 11: MQTT

MQTT API fornece acesso aos dados que foram enviados dos dispositivos do usuário em tempo real. A API MQTT está disponível em WebSockets pelo seguinte URI: wss: //ns01-wss.brainium.com e é protegida. O protocolo MQTT fornece campos de nome de usuário e senha na mensagem CONNECT para autenticação. O cliente tem a opção de enviar um nome de usuário e uma senha quando se conecta a um broker MQTT. Para conexão com a plataforma Branium, essas opções são obrigatórias:

• o nome de usuário tem o valor estático especificado: oauth2-user
• a senha é diferente para cada usuário e igual ao token de acesso externo (está disponível no perfil do usuário).
• o user_id (pode ser encontrado no perfil dos usuários)
• device_id (pode ser encontrado na guia de dispositivos no portal)

Ao executar o código Python que anexei no repositório GitHub, posso acessar os dados em tempo real do wearable (Get-Fit) usando o protocolo MQTT. O número de vezes que uma atividade é concluída será prolongado.

Etapa 12: Firebase

Firebase é uma plataforma de desenvolvimento de aplicativos móveis e da web. O Firebase libera os desenvolvedores para se concentrarem na criação de experiências de usuário fantásticas. Você não precisa gerenciar servidores. Em nosso projeto, usamos o banco de dados em tempo real do Firebase para recuperar dados instantaneamente, sem atrasos.

. Para encontrar o URL do Firebase

• Vá para Firebase
• Então vá e abra seu projeto (se você não tem nenhum projeto, crie um)
• Em seguida, vá para Real-Time Database in Database
• O URL na captura de tela é o URL do Firebase

Em seguida, vá para as regras, substitua "false" por "true" para fazer operações de leitura e gravação. Eu tomei a tag "status" como a tag pai de "push", "pull" e "sit". O valor da API é colocado sob essas variáveis de tag

Etapa 13: Android Studio

O aplicativo para o wearable é feito no estúdio Android.