使用XIAO BLE Sense&Edge Impulse的宠物活动追踪器

描述

 

为什么人类应该拥有所有的健身追踪器？我们的宠物应该得到更多来保持活跃。我正在使用 XIAO BLE Sense，它是一个微型微控制器，配备了功能强大的 Nordic nRF52840 MCU，设计在蓝牙 5.0 模块中，围绕 32 位 ARM® Cortex™-M4 CPU 构建。它具有 6 轴 IMU，用于预测休息、步行和跑步等活动。

 

随附的移动应用程序通过蓝牙连接到设备，微控制器每分钟发送一次预测数据。数据存储在移动本地存储中并绘制在图表上以提供有意义的洞察力。

 

开始使用 XIAO

 

在开始使用 XIAO 编程之前，您需要安装开发板固件。

您可以克隆我的项目并在您的计算机上构建应用程序。

您应该会在 Edge Impulse Studio 上看到如下数据。我收集了5s样本。为稳健的 ML 模型收集尽可能多的数据。我已经收集了大约 6 分钟的数据以开始使用，并且会随着时间的推移继续收集更多数据。

 

创造冲动

您可以在此处定义要用于模型的输入数据、任何数字信号处理和神经网络。

如您所知，加速度计数据基本上是时间序列原始数据。我选择了频率 = 50Hz，这意味着每秒将有 50 个加速度计数据读数，间隔为 1000/50=200 毫秒。

 

我选择频谱分析作为我的处理模块，因为它可以很好地处理加速度计数据以提取有意义的特征。

 

在“频谱分析”​​页面上，确保选中“计算特征重要性”，这将根据您的数据指示哪些特征是重要的。例如，如您在上图中所见，“accX 频谱功率”具有最高重要性，因为我有休息、步行和跑步数据，其中 X 轴变化很大并进行分离。

 

我在模型测试期间获得了 90% 的准确率但请记住，这是一个概念证明，我只从我的狗那里收集数据。理想情况下，我应该从不同的犬种收集数据，这将增加数据集的多样性并使模型更健壮。但就目前而言，它解决了目的。

完成后，下载 Arduino 库并添加到 Arduino IDE。然后将 XIAO_BLE_Pet_Activity.ino 程序上传到 XIAO BLE Sense。

为 iOS 构建移动应用程序

移动应用程序是用 flutter 编写的。所以你需要安装 flutter 。我强烈建议使用 flutter 配置 VS Code，这使得在 flutter/dart 中编写代码变得非常容易。点击此链接开始使用 Flutter，从安装到编写第一个 Flutter 应用程序。

安装并配置所有软件后，克隆此存储库。

我已经为 iOS 构建了应用程序，因为我现在没有任何 Android 设备。但 Flutter 是一个混合移动框架，这意味着相同的代码也适用于 Android 应用程序。

要为 iOS 构建，请从项目文件夹的根目录运行以下命令。

open ios/Runner.xcworkspace/

这将打开 Xcode。使用您的配置文件签署应用程序并在您的手机上运行。

该项目也发布在PCBWay上