Get-Fit: 13 ნაბიჯი (სურათებით)

2024 ავტორი: John Day | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-30 10:16

ტარებადი მოწყობილობა, რომელიც აკონტროლებს და აფიქსირებს პირის ფიტნეს აქტივობას AI საშუალებით.

ეჭვგარეშეა, რომ უმოქმედობამ შეიძლება გამოიწვიოს ჯანმრთელობისა და პირადი პრობლემები. მუდმივმა აქტივობამ შეიძლება თავიდან აიცილოს ბევრი ეს საკითხი. ჩვენ მუდმივად უნდა შევამოწმოთ ვარჯიშის შედეგად მიღწეული პროგრესი, რათა დაარეგულიროთ საქმიანობა ჯანსაღი სხეულის შესაქმნელად. ფიტნესის ტრეკერები არის ერთი პოპულარული გზა თქვენი პროგრესის თვალყურის დევნისთვის. მას შეუძლია დაითვალოს თქვენი აქტივობები, როგორიცაა ბიძგი, გაწელვა და ჯდომა და ა.შ.

აქ მე ვაყალიბებ ტარებადი მოწყობილობას SmartEdge Agile დაფის გამოყენებით, რომელსაც შეუძლია დათვალოს აწევის, გაყვანის და ჯდომისას და შეუძლია გამოიმუშაოს კალორიები საქმიანობის დროს.

ყველას, ვისაც არ აქვს სათანადო ცოდნა ამ ტექნოლოგიის შესახებ, ასევე შეუძლია შეცვალოს ეს მოწყობილობები მათი კონკრეტული სავარჯიშოებისთვის ინსტრუქციის შესაბამისად. ეს ტარებადი მოწყობილობა იყენებს ფიტნეს თვალთვალისთვის SmartEdge Agile– ის პოტენციურ AI მახასიათებელს. პროგრესი შეიძლება უბრალოდ ნახოთ მობილური აპლიკაციის საშუალებით.

მე ვფიქრობ, რომ ეს არის საბოლოო კომპანიონი იმ ხალხებისთვის, ვისაც უყვარს ფიტნეს.

თქვენ შეგიძლიათ დააკონფიგურიროთ ეს ტარება იმ სავარჯიშოებისთვის, რასაც აკეთებთ ამ აქტივობების სწავლებით.

ნაბიჯი 1: დემო

მოდით ვუყუროთ Get-Fit- ის ტარებადი დემო ვიდეოს.

ნაბიჯი 2: ის, რაც ჩვენ გვჭირდება

პროექტებისთვის საჭირო აპარატურის კომპონენტები

• 1 x Avnet SmartEdge Agile Brainium
• 2 x თეთრი ელასტიური
• 1 x სამაჯური ქამარი
• 1 x სამკერვალო ნემსი
• 1 x თემა
• 1 x ცხელი წებო

პროექტებისთვის საჭირო პროგრამული უზრუნველყოფის კომპონენტები

• Google Firebase
• ოქტონის ბრეინიუმის პორტალი
• Android Studio

ნაბიჯი 3: SmartEdge Agile Board

ამ პროექტში ჩვენ ვიყენებთ SmartEdgeAgile მოწყობილობას მოძრაობების გამოსავლენად. SmartEdge Agile მოწყობილობა არის სერტიფიცირებული აპარატური გადაწყვეტა, ჩამონტაჟებული სრული პროგრამული პაკეტით, რომელსაც აქვს Edge Intelligence.

ამ მოწყობილობას აქვს მრავალფეროვანი ბორტ სენსორები. ამ პროექტში ჩვენ ვიყენებთ მის ამაჩქარებელს და გიროსკოპის სენსორებს. ამ სენსორული მნიშვნელობების AI– სთან შეთავსებით ჩვენ შეგვიძლია შევქმნათ ეპიდემია. ყველა სხვა ფუნქციონალურობისგან განსხვავებით, AI– ზე დაფუძნებულ მონიტორინგთან მუშაობა მოითხოვს AI Studio ინსტრუმენტის გამოყენებას, რომელიც ხელმისაწვდომია პორტალზე. AI Studio გთავაზობთ მარტივ და ინტუიციურ გზას მოდელების შესაქმნელად, რომლებიც საჭიროა AI– ს გამოყენებისთვის.

მისი AI მახასიათებელი არის მოძრაობის ამოცნობა. სინამდვილეში ეს მოწყობილობა გადასცემს თავის მონაცემებს Brainium პლატფორმას კარიბჭის გავლით. ის კომუნიკაციას უწევს Bluetooth– ით კარიბჭესთან. Brainium კარიბჭის გადმოწერა შესაძლებელია ios ან android მაღაზიიდან.

ეს მოწყობილობა ადვილად იტენება USB პორტის საშუალებით და აქვს ორდღიანი მუშაობის დრო.

ნაბიჯი 4: აქსესუარების შეგროვება

როგორც ყველამ ვიცით, ამ ტანისამოსის მთავარი შემადგენელი ნაწილია SmartEdge Agile დაფა. ჩვენ გვჭირდება ორი თეთრი ელასტიკა ჯგუფის შესაქმნელად. ჩემი ძველი ქსოვილებიდან მაქვს აღებული. ასევე, ჩვენ გვჭირდება სამაჯური ზოლის ზომის შესაცვლელად. მე უბრალოდ ავიღე ძველი ლეპტოპის დამტენიდან. სამაჯურის მორგებისთვის ჩვენ გვჭირდება პლასტმასის ოთხკუთხედი ნაჭერი, რომელიც ნაწილობრივ ღრუა. გატეხვის მიზნით, მე უბრალოდ მოვაცილე იგი მარკერის ზედა ნაწილიდან.

ნაბიჯი 5: ბენდის დამზადება

უპირველეს ყოვლისა, ჩვენ ვამაგრებთ ჯგუფს თეთრი ელასტიურით. ჩვენ მაქსიმალურად უნდა გავამკაცროთ, წინააღმდეგ შემთხვევაში მოქნილი დაფა წაიშლება. შემდეგ შეგვიძლია იქ შევკეროთ, ლურჯი ძაფით. აქ მე ვიყენებ ლურჯ ძაფს, რომელიც ფანტასტიკურ პერსპექტივას აძლევს ჯგუფს. შემდეგ მე შევიკერე მართკუთხა ნაჭერი ბენდის ზომის შესაცვლელად, როგორც ზემოთ ნაჩვენებია. შემდეგ ჩვენ დავამაგრეთ მეორე ელასტიური დაფაზე ცხელი წებოს იარაღის საშუალებით. დაბოლოს, ჩვენ შეკერილი ვიყავით სამაგრის ქამარი ახლად წებოვან ელასტიკზე. უბრალოდ გადახედეთ ზემოთ მოცემულ სურათს მითითებისთვის.

ნაბიჯი 6: საბოლოო პერსპექტივა

ჩვენი ტარებადი მოწყობილობა მზადაა, უბრალოდ მიამაგრეთ იგი მკლავზე. შემდეგ ჩართეთ მოწყობილობა ღილაკზე ხანგრძლივი დაჭერით. თქვენ შეგიძლიათ დატენოთ მოწყობილობა თქვენს სახლში C ტიპის მობილური დამტენით. მოწყობილობას აქვს თითქმის ერთდღიანი მუშაობის დრო. შემდეგ ჩვენ შეგვიძლია გადავიდეთ პროგრამის პროგრამული უზრუნველყოფის განყოფილებაში.

ნაბიჯი 7: ტვინის პორტალი

აქ მოდის პროგრამული უზრუნველყოფის ნაწილი და ის საკმაოდ მარტივია.

SmartEdge Agile დაფის გამოსაყენებლად თქვენ უნდა დარეგისტრირდეთ Brainium პლატფორმაზე. შემდეგ გადმოწერეთ Brainium Gateway აპლიკაცია ჩვენს ტელეფონზე (play store– დან) და გამოიყენეთ ჩვენი ახლად შექმნილი ანგარიში მასში შესასვლელად. სინამდვილეში ტელეფონი მოქმედებს როგორც კარიბჭე პორტალსა და AI მოწყობილობას შორის BLE– ზე. შემდეგ დაამატეთ ჩვენი დაფა მოწყობილობების ჩანართიდან პორტალში. შემდეგ მოწყობილობა გამოჩნდება Brainium აპლიკაციაში.

დააწკაპუნეთ "პროექტის შექმნა" ან "+" ღილაკზე პროექტის გვერდის ქვედა მარჯვენა კუთხეში, პროექტის შესაქმნელად.

ნაბიჯი 8: AI Studio Workspace

გადადით მარცხენა მენიუში და გადადით Motion in AI Studio ინსტრუმენტზე AI Studio Workspaces- ში "Motion Recognition" პუნქტის არჩევით. AI Studio არის ინსტრუმენტი, რომელიც ეძღვნება პლატფორმის ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობებს.

გახსენით სამუშაო ადგილი და დაიწყეთ მოძრაობის განსაზღვრით, რომლითაც გსურთ თქვენი Agile მოწყობილობის მომზადება. თქვენ უნდა შექმნათ მინიმუმ ერთი "მოძრაობა" აღიარების მოდელისთვის. აქ ჩემი მოძრაობების ჩამონათვალი შეიცავს აქტივობებს, როგორიცაა Pushup, Pullup და Situp. ეს არის ძირითადი საქმიანობა, რომელსაც თვალყურს ადევნებს ჩვენი მოწყობილობა (Get-Fit). მოქნილი დაფის მოძრაობა განსხვავებული იქნება თითოეული აქტივობისთვის, მასზე AI ფუნქციის გამოყენებით მოწყობილობას შეუძლია დაითვალოს აქტივობა.

ნაბიჯი 9: ტრენინგი

ჩვენ უნდა მოვამზადოთ ეს მოწყობილობები, რათა მათ შეძლონ სავარჯიშოების გამოვლენა. თქვენ უნდა ატაროთ მოწყობილობა ტრენინგის გაგრძელებისას.

მოძრაობების სიაში შეარჩიეთ თითოეული ჩვენგანი, რომლის ტრენინგიც გვინდა და დააწკაპუნეთ "ჩაწერეთ ახალი სასწავლო ნაკრები". შექმენით სათანადო სავარჯიშო კომპლექტი თითოეული მოძრაობისთვის. თქვენ გჭირდებათ მინიმუმ 2 ჩანაწერი 20 მოძრაობისგან თითოეული, რათა შეძლოთ მოდელის გენერირება შეიძლება გამოყენებულ იქნას დემოზე. რა თქმა უნდა, რაც უფრო მეტ მოძრაობას ცდილობთ ამოიცნოთ და/ან რაც უფრო რთული არის მოძრაობა, მით მეტი სასწავლო ნაკრები დაგჭირდებათ მისაღები სიზუსტის დონის მისაღებად. ქვემოთ მოცემულია ქვემოთ, ასევე, ყველა სხვა აქტივობის სასწავლო კომპლექტი სწორად არის ჩაწერილი.

თქვენ შეგიძლიათ დააკონფიგურიროთ ეს ტარება იმ სავარჯიშოებისთვის, რასაც აკეთებთ ამ აქტივობის ვარჯიშით.

ნაბიჯი 10: მოდელის გენერირება

შემდეგ ჩვენ გვსურს შევქმნათ მოდელი, რომელიც შეიცავს ყველა ამ ჩანაწერს. შეარჩიეთ ყველა ჩანაწერი ტარებისათვის და შექმენით მოდელი. ამას გარკვეული დრო დასჭირდება. შემდეგ გამოიყენეთ თქვენი მოდელი სასურველ მოწყობილობაზე. ჩვენ ასევე შეგვიძლია დავაყენოთ AI გაფრთხილება, რომ გაააქტიუროს შეტყობინება, როდესაც რაიმე სახის აქტივობა გვხვდება.

ნაბიჯი 11: MQTT

MQTT API უზრუნველყოფს მონაცემებზე წვდომას, რომლებიც გაიგზავნა მომხმარებლის მოწყობილობებიდან რეალურ დროში. MQTT API ხელმისაწვდომია WebSockets– ით შემდეგი URI– ით: wss: //ns01-wss.brainium.com და ის დაცულია. MQTT პროტოკოლი უზრუნველყოფს მომხმარებლის სახელისა და პაროლის ველებს CONNECT შეტყობინებაში ავტორიზაციისთვის. კლიენტს აქვს შესაძლებლობა გამოაგზავნოს მომხმარებლის სახელი და პაროლი, როდესაც ის დაუკავშირდება MQTT ბროკერს. Branium პლატფორმასთან დასაკავშირებლად ეს პარამეტრები აუცილებელია:

• მომხმარებლის სახელს აქვს მითითებული სტატიკური მნიშვნელობა: oauth2-user
• პაროლი თითოეული მომხმარებლისთვის განსხვავებულია და უტოლდება გარე წვდომის ნიშანს (ის ხელმისაწვდომია მომხმარებლის პროფილში).
• user_id (შეგიძლიათ იხილოთ მომხმარებლის პროფილში)
• device_id (შეგიძლიათ იხილოთ პორტალის მოწყობილობების ჩანართზე)

პითონის კოდის გაშვებით, რომელიც მე დავამატე GitHub საცავში, შემიძლია მივაღწიო რეალურ დროში მონაცემებს ტარებისთვის (Get-Fit) MQTT პროტოკოლის გამოყენებით. რამდენჯერ დასრულდება აქტივობის დასრულება.

ნაბიჯი 12: Firebase

Firebase არის მობილური და ვებ პროგრამების განვითარების პლატფორმა. Firebase ათავისუფლებს დეველოპერებს ფოკუსირება მოახდინონ მომხმარებლის ფანტასტიკური გამოცდილების შემუშავებაზე. თქვენ არ გჭირდებათ სერვერების მართვა. ჩვენს პროექტში ჩვენ ვიყენებთ Firebase– ის რეალურ დროში მონაცემთა ბაზას მონაცემების მყისიერად მოსაპოვებლად ისე, რომ დრო არ იყოს დაგვიანებული.

. Firebase URL- ის საპოვნელად

• გადადით Firebase– ში
• შემდეგ წადით და გახსენით თქვენი პროექტი (თუ პროექტი არ გაქვთ შექმენით ერთი)
• შემდეგ გადადით რეალურ დროში მონაცემთა ბაზაში
• ეკრანის ანაბეჭდის URL არის Firebase URL

შემდეგ გადადით წესებზე, ჩაანაცვლეთ „ყალბი“„ჭეშმარიტით“, რათა წერა -კითხვა დაიწყოთ. მე ავიღე "სტატუსის" ტეგი, როგორც "ბიძგის", "გაყვანის" და "ჯდომის" მშობელი ტეგი. API- ის მნიშვნელობა მოთავსებულია ამ ტეგის ცვლადის ქვეშ

ნაბიჯი 13: Android Studio

ტარებისთვის აპლიკაცია დამზადებულია Android სტუდიაში.