資料介紹
M5StickV是AI&IOT相機,體積小,功能強大,內置神經網絡處理器(KPU),可以解決我們熟悉的分類問題。
在我的工作時間,我的姿勢很糟糕,所以我想開發不良姿勢檢測器并通知我。
主功能
如果 M5StickV 檢測到不良姿勢,請通過點亮 LED 并播放“您的姿勢可能不好”的聲音來通知它。
3D建模固定件
為了將 M5StackV 固定到墻壁或小架子上,??我對外部零件進行了建模,如下圖所示。
3D建模零件
我還在 LED 的前面放了“向后彎曲”圖標以供播放。
LED 前面的彎曲圖標
間隔捕捉應用程序
要收集數據集,首先要編寫 M5StickV 的間隔捕獲應用程序。(請查看我的存儲庫)
從 MobileNet 遷移學習
為了學習,我使用了 MobileNet 的遷移學習。MobileNet 可以對每個檢測到的相似圖像模式進行分類。
在這個項目中,我設置了 3 類
壞姿勢:頭靠在靠背上的姿勢
Good Pose : 背部伸展的良好姿勢
缺席:不坐在椅子上
采集圖像數據
使用具有間隔拍攝功能的相機,我調整了相機位置,以便獲取可以很好分類的圖像。
首先將相機設置在我桌子的上方,但數據不好,無法分類“好姿勢”和“壞姿勢”。
上位的數據集顯示,這些都是相似的,所以無法歸類。
上位機位好的pose數據樣本
我反復調整相機位置,終于找到了最佳位置。
相機的最佳位置
從最佳位置來看,“壞姿勢”數據與“好姿勢”數據不相似。
姿勢好的形象幾乎不包括臉,姿勢不好的形象幾乎不體現在臉上。
查看混淆矩陣,每個姿勢都有明顯的差異,所以我們決定使用用這個數據集創建的模型。
混淆矩陣
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