方案介紹

介紹
我們都遇到了到達公共圖書館或共享學(xué)習(xí)空間的問題，準(zhǔn)備學(xué)習(xí)和工作，卻發(fā)現(xiàn)沒有可用空間。在我們的項目中，我們旨在通過引入一個跟蹤座位占用情況的應(yīng)用程序來解決這個問題，并提前通知您可用空間。

描述
我們的項目由兩個主要部分組成，椅子和一個 Android 應(yīng)用程序。

椅子上牢固地連接著一個 Arduino Nano 33 BLE，它通過人工智能增強程序跟蹤椅子的占用情況，該程序已經(jīng)學(xué)習(xí)并在我們的坐姿習(xí)慣上進行了測試。

藍牙和 Arduino

對于該項目，我們使用了 Arduino 33 BLE，因為它包含一個藍牙模塊和一個加速度計，這兩者都使編寫程序更容易，因為外部變量和潛在問題更少。

我們使用預(yù)定義的 ArduinoBLE 庫初始化 Arduino 的藍牙連接，然后我們使用示例藍牙程序的某些部分來幫助我們開始。

我們必須注冊一個新的 BLE 服務(wù)，通過該服務(wù)，數(shù)據(jù)將以“1”或“0”的字符串形式發(fā)送和接收，指示椅子是否被占用。

設(shè)置本地名稱后，我們只發(fā)送電池狀態(tài)并查看 Arduino 是否連接到手機來測試 BLE 連接。幸運的是它做到了，所以我們進入了項目的下一部分，即機器學(xué)習(xí)算法。

機器學(xué)習(xí)細節(jié)
為了提供占用檢測，我們對用戶坐下或站立時產(chǎn)生的特定振動模式實施了邊緣機器學(xué)習(xí)分析。這是使用 Edge Impulse 庫完成的。為了提供訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的良好數(shù)據(jù)集，我們記錄了大約五分鐘的標(biāo)記記錄以及測試/驗證數(shù)據(jù)。

在進行神經(jīng)分析之前，數(shù)據(jù)被分成兩秒的塊并使用頻譜分析進行參數(shù)化。這會產(chǎn)生一個包含 207 個特征的向量，然后將其傳遞到具有 207 個神經(jīng)元的輸入層。使用具有 96、56 和 30 個神經(jīng)元的三個隱藏層，最后使用一個具有 3 個神經(jīng)元的輸出層，代表三個分類標(biāo)簽：坐下、站立和空閑。在我們標(biāo)記的測試數(shù)據(jù)上，準(zhǔn)確率達到了 93%。

然后將分類模型導(dǎo)出為 Arduino 庫并與我們的設(shè)備固件集成，該固件分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的標(biāo)簽

首先，我們從 Edge Impulse 網(wǎng)站下載了 .zip 庫，并打開了一個名為 nano_33ble_sense_accelerometer_continuous 的示例程序。程序持續(xù)跟蹤椅子的占用情況，并每秒通過串行連接傳輸狀態(tài)。我們在實際應(yīng)用中測試了該程序的準(zhǔn)確性，并對結(jié)果感到滿意，因為它始終檢測到正確的條件。

為了接收和顯示數(shù)據(jù)，我們使用了一個 MIT 應(yīng)用程序發(fā)明者開發(fā)的安卓應(yīng)用程序。它是快速原型和開發(fā)相當(dāng)復(fù)雜的應(yīng)用程序的有用工具。

該應(yīng)用程序有 3 個主要屏幕和功能：

在主屏幕上，您連接到 arduino 的 BT 模塊，并可以顯示椅子的占用數(shù)據(jù)。在頂部，您可以選擇要檢查占用率的庫（現(xiàn)在您只選擇庫并沒有真正發(fā)生，因為我們還沒有實現(xiàn)全局?jǐn)?shù)據(jù)庫或服務(wù)器，您可以將數(shù)據(jù)保存到其中）訪問其他兩個屏幕在主頁上有兩個按鈕。

每個頁面都有自己的scratch代碼，但只是為了了解一下，這里是主屏幕的部分代碼，但最后你也可以找到mit app發(fā)明者的文件，在那里你可以進一步探索細節(jié)的代碼。并確定占用狀態(tài)：空閑或占用。為了提供直接的視覺反饋，控制 RGB LED 以反映占用情況 - 綠色表示空閑，紅色表示占用。