Приведи себя в форму или создаем фитнес браслет

Создаем фитнес браслет

Носимое устройство, которое отслеживает и записывает физическую активность человека с помощью Искусственного Интеллекта (ИИ). Несомненно, бездействие может привести к ряду проблем со здоровьем и личных проблем. Постоянная активность может предотвратить многие из этих проблем. Нам необходимо постоянно проверять прогресс, достигнутый на тренировках, чтобы регулировать деятельность, чтобы сделать тело более здоровым. Смарт фитнес браслет – один из популярных способов отслеживать свой прогресс. Он может подсчитывать ваши действия, такие как отжимания, подтягивания, приседания и т. д. Это также может генерировать калории, сожженные во время занятий.

Здесь мы рассмотрим носимое устройство с использованием доски SmartEdge Agile, которое может считать отжимания, подтягивания и приседания и может генерировать калории, потребляемые во время занятий.

Любой, кто не имеет надлежащих знаний об этой технологии, также может настроить эти устройства для своих конкретных упражнений, следуя инструкциям. Это носимое устройство использует потенциальную функцию искусственного интеллекта SmartEdge Agile для отслеживания физической формы. Прогресс можно просто посмотреть через мобильное приложение.

Я считаю, что это идеальный компаньон для людей, любящих фитнес.

Вы можете настроить это устройство для конкретных упражнений, которые вы выполняете, тренируя эти действия.

Шаг 1: Демонстрация

Давайте посмотрим демонстрационное видео о носимых устройствах.

Шаг 2: Что нам понадобиться

Необходимые компоненты для оборудования:

  • 1 модуль Avnet SmartEdge Agile Brainium
  • 2 x белая резинка
  • 1 х ремень
  • 1 х швейная игла
  • 1 х резьба
  • 1 х горячий клей

Программные компоненты:

  • Google Firebase
  • Портал Octonion Brainium
  • Android Studio

Шаг 3: SmartEdge Agile Board

Шаг 3: SmartEdge Agile Board

Шаг 3: SmartEdge Agile Board

В этом проекте мы используем устройство SmartEdgeAgile для обнаружения движений. Устройство SmartEdge Agile – это сертифицированное аппаратное решение, в которое встроен полный программный стек с Edge Intelligence.

Это устройство имеет большое количество встроенных датчиков. В этом проекте мы используем датчики акселерометра и гироскопа. Объединив эти значения датчиков с ИИ, мы можем создать вспышку.
В отличие от всех других функций, работа с мониторингом на основе ИИ требует использования инструмента AI Studio, доступного на портале. AI Studio предлагает простой и интуитивно понятный способ создания моделей, необходимых для использования ИИ.

Одна из его функций искусственного интеллекта – распознавание движения. Фактически это устройство передает свои данные на платформу Brainium через шлюз. Он связывается со шлюзом через Bluetooth. Шлюз Brainium можно загрузить в магазине iOS или Android.

Это устройство легко заряжается через порт USB и работает два дня.

Шаг 4: Сбор аксессуаров

Шаг 4: Сбор аксессуаров

Шаг 4: Сбор аксессуаров

Шаг 4: Сбор аксессуаров

Шаг 4: Сбор аксессуаров

Как мы все знаем, основной составляющей этого носимого устройства является доска SmartEdge Agile. Для изготовления ленты нам понадобятся две белые резинки. Я взял его из старых тканей. Также нам понадобится ремешок для регулировки размера ремешка. Я только что взял от старого зарядного устройства для ноутбука. Для регулировки ремня нам понадобится прямоугольный кусок пластика, который частично полый. В качестве хитрости я просто срезал его с верхней стороны маркера.

Шаг 5: Изготовление ремешка

Шаг 5: Изготовление ремешка

Шаг 5: Изготовление ремешка

Шаг 5: Изготовление ремешка

Шаг 5: Изготовление ремешка

Первым делом обтягиваем ленту белой резинкой. Нам нужно как можно сильнее затянуть, иначе доска Agile будет вылетать. Затем мы можем пришить туда синей нитью. Здесь я использую синюю нить, которая дает ремешку фантастический вид. Затем я сшил прямоугольную деталь для регулировки размеров ленты, как показано выше. Затем приклеили вторую резинку к доске с помощью горячего клея. Наконец, на только что приклеенную резинку зашили ремешок. Просто взгляните на картинку, приведенную выше для справки.

Шаг 6: Окончательный вид

Шаг 6: Окончательный вид

Шаг 6: Окончательный вид

Шаг 6: Окончательный вид

Наш носимый девайс готов, достаточно прикрепить его к руке. Затем включите устройство долгим нажатием на кнопку. Вы можете зарядить устройство с помощью мобильного зарядного устройства типа C у себя дома. Устройство имеет почти однодневную наработку. Затем мы можем перейти к разделу программного обеспечения этого носимого устройства.

Шаг 7: Портал Brainium

Шаг 7: Портал Brainium

Шаг 7: Портал Brainium

Шаг 7: Портал Brainium

Шаг 7: Портал Brainium

А вот и программная часть, и она довольно проста.

Чтобы использовать доску SmartEdge Agile, вам необходимо зарегистрироваться на платформе Brainium. Затем загрузите приложение Brainium Gateway на наш телефон (из игрового магазина) и используйте нашу недавно созданную учетную запись для входа в нее. Фактически телефон действует как шлюз между порталом и устройством AI через BLE. Затем добавляем нашу плату из вкладки устройств на портале. Затем устройство появится в приложении Brainium.

Нажмите кнопку «Создать проект» или «+» в правом нижнем углу страницы проекта, чтобы создать проект.

Шаг 8: Рабочее пространство AI Studio

Шаг 8: Рабочее пространство AI Studio

Перейдите в меню слева и перейдите к инструменту «Движение в AI Studio», выбрав пункт «Распознавание движения» в рабочих пространствах AI Studio. AI Studio – это инструмент, посвященный возможностям платформы в области искусственного интеллекта.

Откройте рабочее пространство и начните с определения движения, которому вы хотите обучить свое гибкое устройство. Вам необходимо создать хотя бы одно «движение» для модели распознавания. Здесь мой список движений содержит такие упражнения, как отжимания, подтягивания и приседания. Это основные действия, отслеживаемые нашим устройством. Движение гибкой доски будет различным для каждого действия, применяя к нему функцию искусственного интеллекта, устройство может подсчитывать активность.

Шаг 9: Обучение

Шаг 9: Обучение

Шаг 9: Обучение

Шаг 9: Обучение

Нам нужно обучить эти устройства, чтобы они могли обнаруживать упражнения. Вы должны носить устройство во время тренировки.

В списке движений выберите каждое, которое мы хотим тренировать, и нажмите «Записать новый тренировочный набор». Создайте подходящие тренировочные наборы для каждого движения. Вам нужно как минимум 2 записи по 20 движений в каждой, чтобы иметь возможность сгенерировать модель, которую можно использовать для демонстрации. Конечно, чем больше движений вы пытаетесь обнаружить и / или чем сложнее движение, тем больше тренировочных наборов вам понадобится, чтобы получить приемлемый уровень точности. Набор рекордов для отжиманий приведен ниже, аналогично, наборы тренировок для всех других видов деятельности записаны правильно.

Вы можете настроить это устройство для конкретных упражнений, которые вы выполняете, тренируя это действие.

Шаг 10: Создание модели

Шаг 10: Создание модели

Шаг 10: Создание модели

Шаг 10: Создание модели

Затем мы хотим сгенерировать модель, содержащую все эти записи. Выберите все записи для носимого устройства и сгенерируйте модель. Это займет некоторое время. Затем примените вашу модель к желаемому устройству. Мы также можем настроить ИИ оповещать удаленное уведомление при обнаружении активности.

Шаг 11: MQTT

Шаг 11: MQTT

MQTT API обеспечивает доступ к данным, которые были отправлены с устройств пользователя в режиме реального времени. MQTT API доступен через WebSockets по следующему URI: wss: //ns01-wss.brainium.com и защищен. Протокол MQTT предоставляет поля имени пользователя и пароля в сообщении CONNECT для аутентификации. У клиента есть возможность отправить имя пользователя и пароль при подключении к брокеру MQTT. Для подключения к платформе Branium эти параметры должны:

имя пользователя имеет указанное статическое значение: oauth2-user
пароль у каждого пользователя разный и равен внешнему токену доступа (он доступен в профиле пользователя).
user_id (можно найти в профиле пользователя)
device_id (можно найти на вкладке устройств на портале)
Запустив код Python, который я прикрепил в репозитории GitHub https://github.com/Nekhil-haxh/Get-Fit, можно получить доступ к данным в реальном времени с носимого устройства, используя протокол MQTT. Будет показано количество раз, когда действие будет выполнено.

Шаг 12: Firebase

Шаг 12: Firebase

Шаг 12: Firebase

Шаг 12: Firebase

Firebase – это платформа для разработки мобильных и веб-приложений. Firebase позволяет разработчикам сосредоточиться на создании фантастического пользовательского интерфейса. Вам не нужно управлять серверами. В нашем проекте мы используем базу данных реального времени Firebase для мгновенного извлечения данных, чтобы не было задержки по времени.

Чтобы найти URL-адрес Firebase

  • Перейти в Firebase
  • Затем перейдите и откройте свой проект (если у вас нет проектов, создайте его)
  • Затем перейдите в базу данных реального времени в базе данных
  • URL-адрес на снимке экрана – это URL-адрес Firebase.

Затем перейдите к правилам, замените «false» на «true», чтобы выполнить операции чтения и записи. Я взял тег “status” в качестве родительского тега для “push”, “pull” и “sit”. Значение из API помещается в эту переменную тега.

Шаг 13: Android Studio

Шаг 13: Android Studio

Приложение для фитнес браслета сделано в студии Android.

Материал переведен для читателей modelist-konstruktor.com

Рекомендуем почитать

  • МОДЕЛИСТ-КОНСТРУКТОР 1988-06МОДЕЛИСТ-КОНСТРУКТОР 1988-06
    СОДЕРЖАНИЕ: По адресам НТТМ: И.Вишневская. Будем строить самолеты! (1). Общественное КБ «М-К»: Н.Шершаков. Парусные доски нового поколения (4); П.Зак. Двенадцать заповедей...
  • BUGATTI TYPE 59 (1934)BUGATTI TYPE 59 (1934)
    Компания Bburago решила напомнить коллекционерам, что в 1934 г. Автомобильный Клуб Франции (АКФ) провел соревнования «Гран При» по правилам, идущим вразрез с международными требованиями....
Тут можете оценить работу автора: