Get-Fit: 13 خطوة (مع صور)

2024 مؤلف: John Day | [email protected]. آخر تعديل: 2024-01-30 07:37

جهاز يمكن ارتداؤه يراقب ويسجل نشاط اللياقة البدنية لأي شخص عن طريق الذكاء الاصطناعي.

لا شك في أن عدم النشاط يمكن أن يؤدي إلى عدد من المشكلات الصحية والشخصية. يمكن أن يمنع النشاط المستمر العديد من هذه المشكلات. نحن بحاجة إلى التحقق من التقدم المحرز من خلال التمرين باستمرار لتنظيم الأنشطة لجعل الجسم أكثر صحة. تعد أجهزة تتبع اللياقة البدنية إحدى الطرق الشائعة لتتبع تقدمك. يمكنه حساب أنشطتك مثل الضغط والسحب والجلوس وما إلى ذلك. يمكن أن يؤدي هذا أيضًا إلى حرق السعرات الحرارية أثناء الأنشطة.

أقوم هنا بتصميم جهاز يمكن ارتداؤه باستخدام لوحة SmartEdge Agile التي يمكنها حساب تمارين الضغط والسحب والجلوس ويمكنها توليد السعرات الحرارية المستهلكة أثناء الأنشطة.

يمكن لأي شخص ليس لديه معرفة مناسبة بهذه التكنولوجيا أيضًا تخصيص هذه الأجهزة لتمارينهم الخاصة من خلال متابعة التعليمات. يستخدم هذا الجهاز القابل للارتداء ميزة الذكاء الاصطناعي المحتملة في SmartEdge Agile لتتبع اللياقة البدنية. يمكن عرض التقدم ببساطة من خلال تطبيق الهاتف المحمول.

أعتقد أنه الرفيق النهائي للأشخاص الذين يحبون اللياقة البدنية.

يمكنك تخصيص هذا الجهاز القابل للارتداء لتمارين معينة تقوم بها عن طريق تدريب تلك الأنشطة.

الخطوة 1: العرض

دعنا نشاهد الفيديو التوضيحي الخاص بـ Get-Fit القابل للارتداء.

الخطوة الثانية: الأشياء التي نحتاجها

مكونات الأجهزة المطلوبة للمشاريع

• 1 × Avnet SmartEdge Agile Brainium
• 2 × مطاط أبيض
• 1 × حزام حزام
• 1 × إبرة الخياطة
• 1 × الموضوع
• 1 × HotGlue

مكونات البرمجيات المطلوبة للمشاريع

• Google Firebase
• بوابة Octonion Brainium
• بيئة تطوير أندرويد

الخطوة 3: لوحة SmartEdge Agile

في هذا المشروع ، نستخدم جهاز SmartEdgeAgile لاكتشاف الحركات. يعد جهاز SmartEdge Agile حلاً معتمدًا للأجهزة ، ومضمنًا مع حزمة برامج كاملة تتميز بذكاء Edge.

يحتوي هذا الجهاز على مجموعة متنوعة من أجهزة الاستشعار المدمجة. في هذا المشروع ، نستخدم مستشعرات التسارع والجيروسكوب. من خلال الجمع بين قيم المستشعرات هذه والذكاء الاصطناعي ، يمكننا إنشاء تفشي. على عكس جميع الوظائف الأخرى ، يتطلب العمل مع المراقبة القائمة على الذكاء الاصطناعي استخدام أداة AI Studio المتاحة على البوابة. يوفر AI Studio طريقة سهلة وبديهية لإنشاء النماذج اللازمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي.

إحدى ميزات الذكاء الاصطناعي الخاصة به هي التعرف على الحركة. في الواقع ، ينقل هذا الجهاز بياناته إلى منصة Brainium عبر البوابة. يتواصل عبر البلوتوث مع البوابة. يمكن تنزيل بوابة Brainium من متجر iOS أو android.

يمكن شحن هذا الجهاز بسهولة عبر منفذ USB وله وقت تشغيل يصل إلى يومين.

الخطوة 4: جمع الملحقات

كما نعلم جميعًا ، فإن المكون الرئيسي لهذا الجهاز القابل للارتداء هو لوحة SmartEdge Agile. نحن بحاجة إلى اثنين من الأشرطة المطاطية البيضاء لصنع الفرقة. لقد أخذته من أقمشتي القديمة. أيضا ، نحن بحاجة إلى حزام لتعديل حجم الحزام. لقد أخذته للتو من شاحن كمبيوتر محمول قديم. لضبط الشريط ، نحتاج إلى قطعة مستطيلة من البلاستيك مجوفة جزئيًا. كاختراق ، قمت فقط بقصه من الجانب العلوي لأعلى علامة.

الخطوة 5: صناعة الفرقة

بادئ ذي بدء ، نحن نرفق الشريط بمرونة بيضاء. نحن بحاجة إلى تشديد أكبر قدر ممكن وإلا سيتم سحب لوحة Agile بعيدًا. ثم يمكننا الخياطة هناك بالخيط الأزرق. أنا هنا أستخدم الخيط الأزرق الذي يعطي نظرة رائعة للفرقة. ثم قمت بخياطة القطعة المستطيلة لضبط أحجام الحزام كما هو موضح أعلاه. ثم قمنا بتوصيل الشريط المطاطي الثاني باللوحة عن طريق مسدس الغراء الساخن. أخيرًا ، قمنا بخياطة حزام الحزام على الشريط المطاطي الملصق حديثًا. مجرد إلقاء نظرة على الصورة أعلاه للرجوع اليها.

الخطوة السادسة: التوقعات النهائية

أجهزتنا القابلة للارتداء جاهزة ، فقط قم بتوصيلها بالذراع. ثم قم بتشغيل الجهاز عن طريق الضغط لفترة طويلة على الزر. يمكنك شحن الجهاز عن طريق شاحن الهاتف المحمول من النوع C في منزلك. الجهاز يعمل تقريبًا ليوم واحد. ثم يمكننا الانتقال إلى قسم البرامج في هذا الجهاز القابل للارتداء.

الخطوة 7: بوابة Brainium

هنا يأتي جزء البرنامج وهو بسيط جدًا.

لاستخدام لوحة SmartEdge Agile ، يلزمك التسجيل في منصة Brainium. بعد ذلك ، قم بتنزيل تطبيق Brainium Gateway على هاتفنا (من متجر play) واستخدم حسابنا الذي تم إنشاؤه حديثًا لتسجيل الدخول إليه. في الواقع ، يعمل الهاتف كبوابة بين البوابة وجهاز AI عبر BLE. ثم أضف لوحتنا من علامة تبويب الأجهزة في البوابة. ثم سيظهر الجهاز في تطبيق Brainium.

انقر على زر "إنشاء مشروع" أو زر "+" في أسفل يمين صفحة المشروع لإنشاء مشروع.

الخطوة 8: مساحة عمل AI Studio

انتقل إلى القائمة على الجانب الأيسر وانتقل إلى أداة Motion in AI Studio عن طريق تحديد عنصر "التعرف على الحركة" في مساحات عمل AI Studio. AI Studio هي الأداة المخصصة لقدرات الذكاء الاصطناعي للمنصة.

افتح مساحة العمل الخاصة بك وابدأ بتحديد الحركة التي تريد تدريب جهاز Agile بها. تحتاج إلى إنشاء "حركة" واحدة على الأقل لنموذج التعرف. هنا تحتوي قائمة الحركات الخاصة بي على أنشطة مثل Pushup و Pullup و Situp. هذه هي الأنشطة الأساسية التي يتتبعها أجهزتنا (Get-Fit). ستكون حركة اللوحة الرشيقة مختلفة لكل نشاط ، من خلال تطبيق ميزة الذكاء الاصطناعي عليها ، يمكن للجهاز حساب النشاط.

الخطوة 9: التدريب

نحتاج إلى تدريب هذه الأجهزة لجعلها قادرة على اكتشاف التمارين. يجب عليك ارتداء الجهاز عندما يستمر التدريب.

في قائمة الحركات ، حدد كل واحد نريد تدريبه ، وانقر فوق "تسجيل مجموعة تدريب جديدة". أنشئ مجموعات تدريب مناسبة لكل حركة. تحتاج على الأقل سجلين من 20 حركة لكل حركة لتتمكن من إنشاء نموذج يمكن استخدامها في العرض التوضيحي. بالطبع ، كلما زادت الحركات التي تحاول اكتشافها ، و / أو كلما كانت الحركة أكثر تعقيدًا ، ستحتاج إلى المزيد من مجموعات التدريب للحصول على مستوى دقة مقبول. أدناه ، وبالمثل ، يتم تسجيل مجموعات التدريب لجميع الأنشطة الأخرى بشكل صحيح.

يمكنك تخصيص هذا الجهاز القابل للارتداء لتمارين معينة تقوم بها عن طريق تدريب هذا النشاط.

الخطوة العاشرة: توليد النموذج

ثم نريد إنشاء نموذج يحتوي على كل هذه السجلات. حدد جميع السجلات للجهاز القابل للارتداء وقم بإنشاء النموذج. وسوف يستغرق بعض الوقت. ثم قم بتطبيق الطراز الخاص بك على الجهاز المطلوب. يمكننا أيضًا ضبط تنبيه AI لدفع الإشعارات عند مواجهة نشاط ما.

الخطوة 11: MQTT

يوفر MQTT API الوصول إلى البيانات التي تم إرسالها من أجهزة المستخدم في الوقت الحقيقي. MQTT API متاح عبر WebSockets بواسطة URI التالي: wss: //ns01-wss.brainium.com وهو مؤمن. يوفر بروتوكول MQTT حقلي اسم المستخدم وكلمة المرور في رسالة CONNECT للمصادقة. لدى العميل خيار إرسال اسم مستخدم وكلمة مرور عندما يتصل بوسيط MQTT. للاتصال بمنصة برانيوم ، يجب أن تكون هذه الخيارات:

• اسم المستخدم له القيمة الثابتة المحددة: oauth2-user
• تختلف كلمة المرور لكل مستخدم وتساوي رمز الوصول الخارجي (وهي متوفرة في ملف تعريف المستخدم).
• معرف المستخدم (يمكن العثور عليه في ملف تعريف المستخدمين)
• device_id (يمكن العثور عليها في علامة تبويب الأجهزة في البوابة)

من خلال تشغيل كود python الذي أرفقته في مستودع GitHub ، يمكن الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي من الجهاز القابل للارتداء (Get-Fit) باستخدام بروتوكول MQTT. سيتم سحب عدد مرات اكتمال النشاط.

الخطوة 12: Firebase

Firebase عبارة عن نظام أساسي لتطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة والويب. يحرر Firebase المطورين للتركيز على صياغة تجارب مستخدم رائعة. لا تحتاج إلى إدارة الخوادم. في مشروعنا ، نستخدم قاعدة بيانات Firebase في الوقت الفعلي لاسترداد البيانات على الفور حتى لا يكون هناك تأخير في الوقت.

للعثور على عنوان URL الخاص بـ Firebase

• انتقل إلى Firebase
• ثم اذهب وافتح مشروعك (إذا لم يكن لديك مشاريع ، قم بإنشاء واحد)
• ثم انتقل إلى Real-Time Database in Database
• عنوان URL في لقطة الشاشة هو عنوان URL لـ Firebase

ثم انتقل إلى القواعد ، واستبدل "خطأ" بكلمة "صحيح" لجعل عمليات القراءة والكتابة. لقد اتخذت علامة "الحالة" كعلامة رئيسية لـ "push" و "pull" و "sit". يتم وضع القيمة من API تحت متغير العلامة هذا

الخطوة 13: Android Studio

تم إنشاء تطبيق الجهاز القابل للارتداء في استوديو Android.