পোস্টশার্ট: রিয়েলটাইম পরিধানযোগ্য অঙ্গবিন্যাস সনাক্তকরণ: 9 টি ধাপ

2024 লেখক: John Day | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-30 07:57

পোস্টশার্ট হল একটি রিয়েলটাইম ওয়্যারলেস অঙ্গবিন্যাস সনাক্তকরণ সিস্টেম যা ব্লুটুথের মাধ্যমে একটি অ্যাডাফ্রুট ফেদার থেকে একটি অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপ্লিকেশনে অ্যাক্সিলরোমিটার ডেটা প্রেরণ এবং শ্রেণিবদ্ধ করে। সম্পূর্ণ সিস্টেম রিয়েলটাইমে শনাক্ত করতে পারে যদি ব্যবহারকারীর খারাপ ভঙ্গি থাকে এবং ব্যবহারকারী যখন নিস্তেজ হতে শুরু করে তখন একটি পুশ বিজ্ঞপ্তি তৈরি করে, হাঁটার সময় সনাক্তকরণও কাজ করে।

সরবরাহ

ইলেকট্রনিক্স

1 x অ্যান্ড্রয়েড স্মার্টফোন

1 x অ্যাডাফ্রুট পালক

1 x লিথিয়াম আয়ন পলিমার ব্যাটারি - 3.7v 100mAh (ওয়্যারলেস ব্যবহারের জন্য alচ্ছিক)

2 x ADXL335 ট্রিপল-অক্ষ এক্সিলোমিটার

উপকরণ

হুকআপ তার

টেপ রোল

ধাপ 1: প্রয়োজনীয় আইডিই এবং লাইব্রেরি ইনস্টল করুন

অ্যাডাফ্রুট পালক

প্রথমে Arduino IDE ইনস্টল করুন এবং তারপর Adafruit nRF51 BLE লাইব্রেরি ইনস্টল করার ধাপগুলি অনুসরণ করুন

জুপিটার নোটবুক

প্রথমে জুপিটার নোটবুক এবং তারপরে নিম্নলিখিত প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি ইনস্টল করুন

• https://scikit-learn.org/stable/
• https://github.com/nok/sklearn-porter

অ্যান্ড্রয়েড

অ্যান্ড্রয়েড স্টুডিও ইনস্টল করুন

প্রকল্পের কোড

গিটহাব থেকে সমস্ত প্রকল্প কোড ডাউনলোড করুন

ধাপ 2: পালকটিতে অ্যাকসিলরোমিটার লাগান

ADXL335 থেকে ডেটা পড়ার জন্য হুকআপ ওয়্যারকে ভিন, গ্রাউন্ড, Xout, Yout এবং Zout পিনের সাথে সংযুক্ত করুন। উভয় অ্যাকসিলরোমিটারের জন্য ভিন তারের অন্য প্রান্তগুলিকে পালকের 3V পিনের সাথে এবং স্থল পিনের অন্যান্য প্রান্তকে পালকের গ্রাউন্ড পিনের সাথে সংযুক্ত করুন। প্রথম অ্যাকসিলরোমিটারের Xout, Yout এবং Zout তারগুলিকে A0, A1, এবং A2 পিনের সাথে পালকের উপর সংযুক্ত করুন। দ্বিতীয় অ্যাকসিলরোমিটারের Xout, Yout, এবং Zout তারগুলিকে A3, A4, এবং A5 পিনের সাথে পালকের উপর সংযুক্ত করুন।

অ্যাকসিলরোমিটারগুলিকে যে কোনও উপায়ে সংযুক্ত করা যেতে পারে তবে তারের সোল্ডারিং এবং সংযোগস্থলের চারপাশে তাপ সংকোচন বা বৈদ্যুতিক টেপ মোড়ানোর পরামর্শ দেওয়া হয় যাতে উন্মুক্ত বিভাগগুলি একে অপরের সাথে যোগাযোগ করতে না পারে।

ধাপ 3: শার্টে অ্যাক্সিলারোমিটার সংযুক্ত করুন

টেপ ব্যবহার করে শার্টের পিছনে অ্যাকসিলরোমিটার সংযুক্ত করুন। A0-2 পিনে লাগানো অ্যাকসিলরোমিটারটি মধ্য-নীচের পিছনে অনুভূমিকভাবে কেন্দ্রে স্থাপন করা উচিত। A3-5 পিনে অ্যাকসিলরোমিটারটি ঘাড়ের পিছনে অনুভূমিকভাবে কেন্দ্রে রাখা উচিত। উভয় অ্যাকসিলরোমিটার এমনভাবে সারিবদ্ধ করা উচিত যাতে পিনগুলি নীচের দিকে থাকে এবং সেন্সরগুলি শার্টের বিরুদ্ধে সমতল এবং সুরক্ষিত থাকে।

দ্রষ্টব্য: একটি আরো স্থায়ী পরিধানযোগ্য সেন্সর পোশাকের উপর সেলাই করা যেতে পারে কিন্তু সেগুলি টেপ করা এবং পরীক্ষা করা উচিত যাতে সেন্সর বসানো কার্যকরভাবে স্থির থাকে।

ধাপ 4: আরডুইনোতে রানিং কোড

ফেদারে ডেটা সংগ্রহ শুরু করতে Arduino IDE শুরু করুন এবং প্রকল্প কোডের Arduino বিভাগের অধীনে GestureDataSender ফাইলটি খুলুন। এই ফাইলটি ওপেন করে বোর্ড এবং পোর্ট ব্যবহার করা হচ্ছে এবং তারপর ফেদারে কোড আপলোড করতে "যাচাই করুন" এবং "আপলোড" নির্বাচন করুন।

ধাপ 5: অ্যান্ড্রয়েডে রানিং কোড

অ্যান্ড্রয়েডে অ্যাপ্লিকেশনটি চালানোর জন্য প্রথমে অ্যান্ড্রয়েড স্টুডিও শুরু করুন এবং তারপরে একটি বিদ্যমান অ্যান্ড্রয়েড প্রকল্প খোলার বিকল্পটি নির্বাচন করুন। প্রকল্প কোডে নেভিগেট করুন এবং "অ্যান্ড্রয়েড" ফোল্ডারটি নির্বাচন করুন। অ্যান্ড্রয়েড স্টুডিও প্রকল্প ফাইলগুলি সিঙ্ক করতে কিছু সময় নেবে এবং কিছু প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টল করার অনুরোধ করতে পারে, এই বিকল্পগুলি গ্রহণ করুন। একবার প্রকল্পটি প্রস্তুত হয়ে গেলে অ্যান্ড্রয়েড ডিভাইসটিকে কম্পিউটারে প্লাগ করুন এবং উইন্ডোর শীর্ষে রান অপশনটি নির্বাচন করুন। প্রদর্শিত প্রম্পট থেকে ডিভাইসটি নির্বাচন করুন এবং তারপরে অ্যাপ্লিকেশনটিকে ডিভাইসে তৈরি করতে দিন।

ধাপ 6: ব্লুটুথ সিগন্যাল সংযোগ পরীক্ষা করা

একবার অ্যাপটি ওপেন হয়ে গেলে নিশ্চিত করুন যে পালকটি চালু আছে এবং তারপর ফোনে প্রদর্শিত ডিভাইসের তালিকা থেকে Adafruit Bluefruit LE নির্বাচন করুন। ডিভাইসটি সংযুক্ত হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন, যদি সংযোগটি প্রথমবার ব্যর্থ হয় তবে অন্যান্য ডিবাগিং পদক্ষেপ নেওয়ার আগে পুনরায় সংযোগের চেষ্টা করুন। ডিভাইসটি সংযুক্ত হওয়ার পর "পজচার ডিটেক্টর" মডিউলটি নির্বাচন করুন যা সঠিকভাবে কাজ করলে লাইভ আপডেট করা গ্রাফের পাশাপাশি ভঙ্গি এবং চলাফেরার বর্তমান পূর্বাভাস প্রদর্শন করবে। Arduino সেন্সর ডেটা যোগাযোগ করছে কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য দুটি অ্যাকসিলরোমিটারকে এলোমেলো দিকের দিকে সরান এবং গ্রাফের সমস্ত লাইন পরিবর্তন হয় কিনা তা পরীক্ষা করুন। যদি কিছু লাইন ক্রমাগত সমতল থাকে তবে নিশ্চিত করুন যে অ্যাকসিলরোমিটারগুলি পালকের সাথে সঠিকভাবে সংযুক্ত রয়েছে। যদি সবকিছু কাজ করছে তাহলে শার্টটি পরুন এবং পরীক্ষা করুন যে অঙ্গবিন্যাস সনাক্তকরণ সঠিকভাবে আপনার ভঙ্গির পূর্বাভাস দিচ্ছে। অভিনন্দন! আপনি পরিধানযোগ্য একটি অঙ্গবিন্যাস সনাক্তকরণ সফলভাবে সেটআপ করেছেন। কিভাবে আপনার নিজের ডেটাসেট তৈরি করতে হয় এবং আপনার নিজের অঙ্গবিন্যাস সনাক্তকরণ কাস্টমাইজ করতে হয় তা শিখতে এই নির্দেশের মাধ্যমে চালিয়ে যান।

ধাপ 7: আপনার নিজের ডেটা সংগ্রহ করা

আপনার নিজের ডেটা সংগ্রহ করতে মডিউল নির্বাচন স্ক্রিনে ফিরে যান এবং ডেটা রেকর্ডার মডিউল খুলুন। একবার এই স্ক্রিনটি খোলা হলে আপনি যে ডেটা সংগ্রহ করবেন তার জন্য লেবেলটি পূরণ করুন; আপনার ডেটার উপর সহজে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য আপনার ভাল ভঙ্গি সহ যেকোনো রেকর্ডিংয়ের নামে "ভাল" শব্দটি এবং অঙ্গবিন্যাস সহ যে কোনও রেকর্ডিংয়ে "খারাপ" শব্দটি অন্তর্ভুক্ত করা উচিত। সংগ্রহ শুরু করতে "ডেটা সংগ্রহ করুন" বোতামটি আলতো চাপুন এবং আপনার উদ্দেশ্যযুক্ত কাজটি সম্পাদন করুন, যখন আপনি সমাপ্ত হন তখন ডেটা শেষ এবং সংরক্ষণ করতে বোতামটি আবার আলতো চাপুন। সমস্ত রেকর্ড করা ডেটা আপনার ফাইল সিস্টেমের ডকুমেন্টস ফোল্ডারের অধীনে "GestureData" নামে একটি ফোল্ডারে সংরক্ষণ করা হবে। আপনি যখন আপনার সমস্ত ডেটা রেকর্ড করা শেষ করবেন তখন মডেল প্রশিক্ষণের জন্য আপনার কম্পিউটারে ফাইলগুলি অনুলিপি করুন।

ধাপ 8: জুপিটার নোটবুকে আপনার ডেটা প্রশিক্ষণ

প্রাথমিক প্রকল্প কোডটিতে জুপিটার নোটবুক বিভাগের অধীনে "ডেটা" ফোল্ডারে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত মূল ডেটা রয়েছে, আপনার নিজের ডেটা প্রশিক্ষণের জন্য এই ফোল্ডারের সমস্ত ফাইল মুছুন এবং তারপরে আপনার নিজের ডেটা ফোল্ডারে অনুলিপি করুন। তারপর Jupyter নোটবুক চালান এবং "PostureDetectorTrainer.ipynb" খুলুন। এই নোটবুকটি ভাল এবং খারাপ ভঙ্গিতে ডেটা ফোল্ডারে স্বয়ংক্রিয়ভাবে আলাদা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং তারপরে মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য শ্রেণীবিভাগের জন্য একটি রৈখিক SVM প্রশিক্ষণ দিন কেবল "সেল" ড্রপ ডাউন নির্বাচন করুন এবং "সমস্ত চালান" নির্বাচন করুন। নোটবুকটি চালাতে একটু সময় লাগতে পারে কিন্তু একবার সম্পূর্ণ স্ক্রল করে সেই পয়েন্টে যা মডেলের ভঙ্গির পূর্বাভাস নির্ভুলতা প্রদান করে, যদি নির্ভুলতা কম থাকে তাহলে আপনি নিশ্চিত করতে চাইতে পারেন যে আপনার আগের রেকর্ডিংগুলি সঠিক এবং ধারাবাহিক স্থল সত্য। যদি ফলাফল ভাল দেখায় তবে পরবর্তী কক্ষে স্ক্রোল করুন যেখানে একটি জাভা ক্লাস তৈরি হবে। এই ঘরের নীচে স্ক্রোল করুন যতক্ষণ না আপনি একটি অংশকে প্যারামিটার হিসাবে মন্তব্য করেছেন। এই মানগুলি অনুলিপি করুন যেহেতু পরবর্তী ধাপে আপনার প্রয়োজন হবে।

ধাপ 9: নতুন মডেলের সাথে অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপ্লিকেশন পরিবর্তন করা

অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপ্লিকেশনে মডেল পরিবর্তন করতে প্রকল্প স্ট্রাকচারের জাভা বিভাগের অধীনে "PostureDetectorFragment.java" ফাইলটিতে নেভিগেট করতে অ্যান্ড্রয়েড স্টুডিও ব্যবহার করুন। এই ফাইলে "পজচার ক্লাসিফায়ার" হিসাবে মন্তব্য করা বিভাগে নিচে স্ক্রোল করুন যার 4 টি অনুরূপ ভেরিয়েবল থাকবে যা জুপিটার নোটবুকে 4 টি উত্পন্ন হয়। এই 4 ভেরিয়েবলের মানগুলিকে Jupyter নোটবুক থেকে কপি করা মানগুলির সাথে প্রতিস্থাপন করুন, নিশ্চিত করুন যে ভেরিয়েবলের নামগুলি p_vectors, p_coefficients, ইত্যাদি থেকে পরিবর্তিত হয় না একবার এটি সম্পন্ন হয়ে গেলে ফাইলটি সংরক্ষণ করুন এবং আপনার কাছে অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে আবার রান অপশনটি নির্বাচন করুন যন্ত্র. এখন পোসচার ডিটেক্টর মডিউল খোলার জন্য আগের মতই ধাপগুলি অনুসরণ করুন এবং আপনার নতুন প্রশিক্ষিত মডেলের সাথে এখন ক্লাসিফায়ার কাজ করা উচিত। যদি এটি এখনও ভালভাবে সম্পাদন করে না বলে মনে হয় তবে আপনার আরও ডেটা রেকর্ড করা এবং মডেলটি পুনরায় তৈরি করা বিবেচনা করা উচিত। অন্যথায় অভিনন্দন! আপনি এখন পোস্টশার্টে আপনার নিজের ব্যক্তিগতভাবে প্রশিক্ষিত ক্লাসিফায়ার আমদানি করেছেন!