Get-Fit: 13 bước (có hình ảnh)

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:31

Một thiết bị đeo được theo dõi và ghi lại hoạt động thể dục của một người bằng AI.

Không còn nghi ngờ gì nữa, việc không hoạt động có thể dẫn đến một số vấn đề về sức khỏe và cá nhân. Hoạt động liên tục có thể ngăn chặn nhiều vấn đề này. Chúng ta cần liên tục kiểm tra tiến độ đạt được khi tập luyện để điều chỉnh các hoạt động giúp cơ thể khỏe mạnh hơn. Máy theo dõi thể dục là một cách phổ biến để theo dõi sự tiến bộ của bạn. Nó có thể đếm các hoạt động của bạn như chống đẩy, kéo người và ngồi lên, v.v. Điều này cũng có thể tạo ra lượng calo bị đốt cháy trong quá trình hoạt động.

Ở đây tôi đang thiết kế một thiết bị đeo được sử dụng bảng SmartEdge Agile có thể đếm số lần đẩy lên, kéo lên và ngồi lên và có thể tạo ra lượng calo tiêu thụ trong các hoạt động.

Bất kỳ ai không có kiến thức thích hợp về công nghệ này cũng có thể tùy chỉnh các thiết bị này cho các bài tập cụ thể của họ bằng cách làm theo hướng dẫn. Thiết bị đeo này đang sử dụng tính năng AI tiềm năng của SmartEdge Agile để theo dõi hoạt động thể chất. Tiến trình có thể được xem một cách đơn giản thông qua ứng dụng dành cho thiết bị di động.

Tôi nghĩ rằng nó là một người bạn đồng hành cuối cùng cho những người yêu thích thể dục.

Bạn có thể tùy chỉnh thiết bị đeo này cho các bài tập cụ thể mà bạn đang thực hiện bằng cách đào tạo các hoạt động đó.

Bước 1: Demo

Hãy cùng xem video giới thiệu về thiết bị đeo Get-Fit.

Bước 2: Những thứ chúng ta cần

Các thành phần phần cứng cần thiết cho các dự án

• 1 x Avnet SmartEdge Agile Brainium
• 2 x Trắng đàn hồi
• 1 x Dây đai
• 1 x Kim may
• 1 x Chủ đề
• 1 x HotGlue

Các thành phần phần mềm cần thiết cho các dự án

• Google Firebase
• Cổng thông tin Octonion Brainium
• Android Studio

Bước 3: SmartEdge Agile Board

Trong dự án này, chúng tôi đang sử dụng thiết bị SmartEdgeAgile để phát hiện các chuyển động. Thiết bị SmartEdge Agile là một giải pháp phần cứng được chứng nhận, được nhúng với một kho phần mềm đầy đủ có tính năng Edge Intelligence.

Thiết bị này có nhiều loại cảm biến trên bo mạch. Trong dự án này, chúng tôi đang sử dụng cảm biến gia tốc kế và con quay hồi chuyển của nó. Không giống như tất cả các chức năng khác, hoạt động với giám sát dựa trên AI yêu cầu sử dụng công cụ AI Studio, có sẵn trên cổng thông tin. AI Studio cung cấp một cách dễ dàng và trực quan để tạo các mô hình cần thiết để sử dụng AI.

Một trong những tính năng AI của nó là nhận dạng chuyển động. Trên thực tế, thiết bị này chuyển dữ liệu của nó đến nền tảng Brainium thông qua cổng. Nó giao tiếp qua Bluetooth với cổng. Cổng Brainium có thể được tải xuống từ cửa hàng ios hoặc android.

Thiết bị này có thể được sạc dễ dàng qua cổng USB và có thời gian hoạt động trong hai ngày.

Bước 4: Thu thập phụ kiện

Như chúng ta đã biết thành phần chính của thiết bị đeo được này là bảng SmartEdge Agile. Chúng tôi cần hai dây thun màu trắng để làm dây đeo. Tôi đã lấy nó từ những tấm vải cũ của mình. Ngoài ra, chúng ta cần một dây đeo để điều chỉnh kích thước dây đeo. Tôi chỉ lấy nó từ một bộ sạc máy tính xách tay cũ. Để điều chỉnh dây đeo, chúng ta cần một miếng nhựa hình chữ nhật có một phần rỗng. Như một cuộc tấn công, tôi chỉ cắt nó xuống từ mặt trên của đỉnh điểm đánh dấu.

Bước 5: Tạo dải

Trước hết, chúng tôi đang bao quanh ban nhạc bằng thun trắng. Chúng ta cần thắt chặt càng nhiều càng tốt nếu không bảng Agile sẽ bị gạt đi. Sau đó, chúng tôi có thể may ở đó, với chỉ màu xanh. Ở đây tôi đang sử dụng sợi màu xanh lam mang lại triển vọng tuyệt vời cho ban nhạc. Sau đó, tôi khâu mảnh hình chữ nhật để điều chỉnh các kích thước băng như hình trên. Sau đó, chúng tôi gắn dây thun thứ hai vào bảng bằng súng bắn keo nóng. Cuối cùng, chúng ta khâu đai quai vào chiếc thun vừa dán là xong. Chỉ cần nhìn vào hình ảnh được đưa ra ở trên để tham khảo.

Bước 6: Outlook cuối cùng

Thiết bị đeo của chúng tôi đã sẵn sàng, chỉ cần gắn nó vào cánh tay. Sau đó, bật nguồn thiết bị bằng cách nhấn và giữ nút. Bạn có thể sạc thiết bị bằng bộ sạc di động loại C trong nhà. Thiết bị có thời gian hoạt động gần một ngày. Sau đó, chúng ta có thể đi đến phần phần mềm của thiết bị đeo này.

Bước 7: Cổng thông tin Brainium

Đây là phần mềm và nó khá đơn giản.

Để sử dụng bảng SmartEdge Agile, bạn cần đăng ký nền tảng Brainium. Sau đó, tải xuống ứng dụng Brainium Gateway trên điện thoại của chúng tôi (từ cửa hàng Play) và sử dụng tài khoản mới tạo của chúng tôi để đăng nhập. Trên thực tế, điện thoại hoạt động như một cổng kết nối giữa cổng thông tin và thiết bị AI qua BLE. Sau đó, thêm bảng của chúng tôi từ tab thiết bị trong cổng thông tin. Sau đó, thiết bị sẽ xuất hiện trên ứng dụng Brainium.

Nhấp vào nút “Tạo dự án” hoặc “+” ở dưới cùng bên phải của trang Dự án để tạo dự án.

Bước 8: Không gian làm việc của AI Studio

Chuyển đến menu bên trái và điều hướng đến Chuyển động trong công cụ AI Studio bằng cách chọn mục ‘Nhận dạng chuyển động’ trong Không gian làm việc của AI Studio. AI Studio là công cụ dành riêng cho các khả năng Trí tuệ nhân tạo của nền tảng này.

Mở không gian làm việc của bạn và bắt đầu bằng cách xác định chuyển động bạn muốn huấn luyện thiết bị Agile của mình. Bạn cần tạo ít nhất một “chuyển động” cho một mô hình nhận dạng. Ở đây danh sách các chuyển động của tôi chứa các hoạt động như Pushup, Pullup và Situp. Đây là những hoạt động cơ bản được thiết bị của chúng tôi theo dõi (Get-Fit). Chuyển động của bảng Agile sẽ khác nhau đối với từng hoạt động, bằng cách áp dụng tính năng AI cho nó, thiết bị có thể đếm hoạt động.

Bước 9: Đào tạo

Chúng ta cần đào tạo các thiết bị này để làm cho chúng có khả năng phát hiện các bài tập. Bạn nên đeo thiết bị khi quá trình đào tạo tiếp tục.

Trong danh sách các chuyển động, hãy chọn từng chuyển động chúng ta muốn huấn luyện và nhấp vào “Ghi lại tập huấn luyện mới”. Tạo các tập huấn luyện phù hợp cho từng chuyển động. Bạn cần ít nhất 2 bản ghi trong số 20 chuyển động cho mỗi chuyển động để có thể tạo một mô hình có thể được sử dụng cho bản trình diễn. Tất nhiên, bạn càng cố gắng phát hiện nhiều chuyển động và / hoặc chuyển động càng phức tạp thì bạn càng cần nhiều bộ huấn luyện để đạt được mức độ chính xác có thể chấp nhận được. Kỷ lục được thiết lập cho lần đẩy tương tự như dưới đây, các tập huấn luyện cho tất cả các hoạt động khác được ghi lại đúng cách.

Bạn có thể tùy chỉnh thiết bị đeo này cho các bài tập cụ thể mà bạn đang thực hiện bằng cách đào tạo hoạt động đó.

Bước 10: Tạo mô hình

Sau đó, chúng tôi muốn tạo một mô hình chứa tất cả các bản ghi này. Chọn tất cả các bản ghi cho thiết bị đeo được và tạo mô hình. Nó sẽ tốn chút thời gian. Sau đó, áp dụng mô hình của bạn cho thiết bị mong muốn. Chúng tôi cũng có thể đặt cảnh báo AI để đẩy thông báo khi gặp phải hoạt động.

Bước 11: MQTT

API MQTT cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu đã được gửi từ thiết bị của người dùng trong thời gian thực. API MQTT có sẵn trên WebSockets theo URI sau: wss: //ns01-wss.brainium.com và nó được bảo mật. Giao thức MQTT cung cấp các trường tên người dùng và mật khẩu trong thông báo CONNECT để xác thực. Máy khách có tùy chọn gửi tên người dùng và mật khẩu khi nó kết nối với nhà môi giới MQTT. Để kết nối với Nền tảng Branium, các tùy chọn này phải:

• tên người dùng có giá trị tĩnh được chỉ định: oauth2-user
• mật khẩu khác nhau đối với mỗi người dùng và tương đương với mã thông báo truy cập bên ngoài (nó có sẵn trong hồ sơ của người dùng).
• user_id (có thể tìm thấy trên hồ sơ của người dùng)
• device_id (có thể tìm thấy trên tab thiết bị trong cổng thông tin)

Bằng cách chạy mã python mà tôi đã đính kèm trong kho lưu trữ GitHub có thể truy cập dữ liệu thời gian thực từ thiết bị đeo được (Get-Fit) bằng giao thức MQTT. Số lần một hoạt động được hoàn thành sẽ được rút ra.

Bước 12: Firebase

Firebase là một nền tảng phát triển ứng dụng web và di động. Firebase giúp các nhà phát triển tập trung vào việc tạo ra trải nghiệm người dùng tuyệt vời. Bạn không cần quản lý máy chủ. Trong dự án của chúng tôi, chúng tôi sử dụng cơ sở dữ liệu thời gian thực của Firebase để truy xuất dữ liệu ngay lập tức để không bị trễ thời gian.

. Để tìm URL Firebase

• Đi tới Firebase
• Sau đó, hãy mở dự án của bạn (Nếu bạn không có dự án nào, hãy tạo một dự án)
• Sau đó chuyển sang Cơ sở dữ liệu thời gian thực trong Cơ sở dữ liệu
• URL trong ảnh chụp màn hình là URL Firebase

Sau đó đi đến các quy tắc, thay thế "false" bằng "true" để thực hiện các thao tác đọc và ghi. Tôi đã lấy thẻ "trạng thái" làm thẻ mẹ của "đẩy", "kéo" và "ngồi". Giá trị từ API được đặt dưới biến thẻ này

Bước 13: Android Studio

Ứng dụng cho thiết bị đeo được được tạo trong Android studio.