牙仙子物聯網產品開源分享

1854529 2022-11-14 | zip | 49.61 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

描述

瀝青

有沒有擔心過你刷牙不夠徹底？您是否曾經思緒飄過，忘記了時間，突然不確定自己刷了 30 秒還是 5 分鐘？你有沒有忘記你昨晚有沒有刷牙？不用再擔心了，牙仙已經幫你搞定了。通過手機應用程序和 Arduino Nano 33 BLE Sense 代碼的組合，您現在也可以無憂無慮了。此設置使用機器學習來檢測您是否在刷牙并開始計算時間。在你完成之后，它甚至會記得你做到了！

項目起源和目標

這個項目的想法是作為我們物聯網大學課程的學校項目的一部分而實現的。目標是創建一個物聯網產品，利用 Arduino Nano 33 BLE Sense 上的機器學習，然后通過藍牙將數據提供給用戶終端。當然，我們還創建了一個 Android 應用程序，以便以簡潔和用戶友好的方式顯示接收到的數據。

這樣的項目分為三個更大的任務：

創建機器學習模型
創建手機應用程序
啟用 Arduino 的藍牙連接

機器學習模型

我們通過收集數據開始我們的工作，然后將這些數據輸入機器學習算法。Edge Impulse 網站擁有人們在使用許多方便的工具制作此類項目時所希望的一切。其中之一是收集必要數據的非常簡單的方法。只需簡單地連接他們的移動設備，其感官信息的任何記錄都可以直接上傳到網站上的 ML 項目中。最后，我們設法在不同情況下以兩小時的時間記錄記錄數據，從用水槽或淋浴間的水刷牙到洗衣機打開時刷牙。

機器學習模型的創建當時是一項相對簡單的任務。在選擇了脈沖的處理和學習塊后，我們能夠訓練和測試模型。最終其預測準確率達到了80%左右。模型訓練和測試的細節可以在底部的兩張圖片中看到。

模型訓練過程的結果

模型測試結果

模型構建完成后，我們剩下要做的就是將其導出到我們的 Arduino 設備上。與 Edge Impulse 上的其他所有內容一樣，該過程也非常簡單明了。在決定是否使用優化后（我們這樣做了，因為它只將準確率降低到 70%，我們認為這在很大程度上提高資源使用率的同時仍然可以接受），我們讓網站通過單擊 a 來構建一個 .zip 庫按鈕。

優化模型和未優化模型的區別

構建的 ML 模型庫現已完全準備好在 Arduino IDE 中實現。

Arduino固件

為模型創建一個在 Arduino 板上運行的程序本身也相當容易。該過程是簡單地導入由 Edge Impulse 構建的 .zip 庫，從示例列表中打開麥克風連續示例，然后將其上傳到您的設備。然而，在其默認狀態下，您只能使用它通過 USB 電纜和 IDE 的串行監視器將數據發送到您的計算機。由于主要項目的目標之一是能夠將數據流式傳輸到移動設備，因此我們必須做得更好。為了實現 BLE 連接，我們決定使用另一個 IDE 示例中的代碼：電池監視器。雖然需要更多的編程知識，但它仍然是一個相對簡單的過程，將適當的代碼行復制并粘貼到正確的位置，然后編輯一些字符串。我們做的最后一件事是調整預測的輸出，以便電路板在檢測到刷牙時發送 1，在檢測不到刷牙時發送 0。完整的程序列在附件部分下，但在下面的圖像中，突出顯示了對原始 Edge Impulse 代碼所做的更改。