描述

我發了手表給你的運動和歡呼。

我叫加油表！！

成像加速數據

M5StickV 的加速度被成像。加速度以 x = R，y = G，z = B 的 8x8 RGB 輸入。這是必需的，因為 KPU 僅支持圖像。

MPU 輸出的數據需要轉換，因為減號是補號。

accel = i2c.readfrom_mem(MPU6886_ADDRESS, MPU6886_ACCEL_XOUT_H, 6)
accel_x = (accel[0]<<8|accel[1])
accel_y = (accel[2]<<8|accel[3])
accel_z = (accel[4]<<8|accel[5])

if accel_x>32768:
    accel_x=accel_x-65536
if accel_y>32768:
    accel_y=accel_y-65536
if accel_z>32768:
    accel_z=accel_z-65536

?

加速度的動態運動表現為云紋。在X方向進行8個點后，在Y點方向進行。由于圖像中垂直和水平像素的數量、傳感器的采樣率和手部運動的周期性。

將圖像數據保存到 SD 卡。

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https://github.com/anoken/CheeringWatch_M5StickC-V/blob/master/m5stickv_maixpy/m5stickv_imu_to_pixel_record_191027.py

為 Ubuntu 安裝 TensorFlow/Keras

本課程使用 Ubuntu18.04 或適用于 Linux 的 Windows 子系統。

安裝 Miniconda 并創建 Python 環境。Miniconda 安裝程序是從 Miniconda 網站下載的。

Miniconda：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
sh https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

在 Miniconda 上安裝 Python、TensorFlow、Keras 等。

conda create -n ml python=3.6 tensorflow=1.14 keras pillow \
numpy pydot graphviz

激活康達。

conda activate ml

安裝 kendryte nncase

nncase 將使用 Keras 或 TensorFlow 創建的學習數據轉換為 KPU 學習數據 kmodels。

nncase github: https://github.com/kendryte/nncase/

mkdir ./ncc
cd ./ncc
wget https://github.com/kendryte/nncase/releases/download/v0.1.0-rc5/
ncc-linux-x86_64.tar.xz
tar -Jxf ncc-linux-x86_64.tar.xz

凱拉斯學習

加速模型是通過深度學習創建的。每個活動的加速度圖像都被分類到 M5StickV SD 卡中。使用 Keras 從 CNN 的分類和圖像中學習。學習結果用 Kmodel 保存。

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按照以下命令在 Ubuntu 上運行 PYTHON 程序。

python keras_motion_larning_191030.py

https://github.com/anoken/CheeringWatch_M5StickC-V/blob/master/keras/keras_motion_larning_191030.py

生成名為 A 的“my_model.kmodel”文件。

閃存圖形用戶界面

用工具編寫m5stickv固件和kmodel。

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畫臉說話

顯示一張友好的臉來幫助你。這張臉像萬向節一樣旋轉到傾斜。此外，音頻根據動作輸出。

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https://github.com/anoken/CheeringWatch_M5StickC-V/blob/master/m5stickv_maixpy/m5stickv_imu_to_pixel_detec_191027.py

環境連接

m5stickv 無法連接到互聯網。所以將它連接到 M5StickC 并連接到互聯網。將運動數據發送到日本的環境云服務。

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m5stickc軟件使用arduino創建編程。從URT接收并發送到AMBIENT。它還從網絡獲取當前時間并顯示時間。

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https://github.com/anoken/CheeringWatch_M5StickC-V/blob/master/m5stickc/m5stickc_time_recieve_activity_send_ambient.ino