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ウェアラブル機器によるジム・アクティビティ認識

センサによるアクティビティ認識と分類

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人工知能(AI)は、人間の行動認識の精度に革命をもたらし、組込みAIが、それらのアルゴリズムをどこにでも組み込めるようにしました。しかも個人情報を開示することなくローカルで実行でき、スマートウォッチやリストバンドなどの機器に組み込めます。

このユースケースは、こうしたアプリケーションを開発していて、消費電力について心配している人に最適です。ジム・アクティビティ認識ユースケースは、ウェアラブル機器のフィットネス事例として役立ち、ST MEMSセンサに搭載された機械学習コア(MLC)により、バイセップ・カール、ラテラル・レイズ、スクワットなどの活動をいずれも超低消費電力で認識します。

アプローチ


  • Profi-MEMSボード(STEVAL-MKI109V3)とLSM6DSV16X DIL24アダプタ・ボード(STEVAL-MKI227KA)を使用すると、Unico-GUIまたはMEMS Studioを通じてデータ・ログを収集できます。
  • SensorTile.box PROワイヤレス・ボックス・キットとAndroidまたはiOS用STBLESensorアプリを使用して、データ・ログを収集することも可能です。
  • 加速度センサの入力データには、ローパス・フィルタ(IIR1)を適用しています。
  • Unico-GUIを使用して、平均、ピークツーピーク、最小値、最大値の4つの特徴を持つディシジョン・ツリー・モデルを生成し、設定しました。
  • MLCは30Hzで動作し、90サンプル(3秒に相当)の期間で特徴を計算します。

センサ

センサ・フュージョンとハイエンド・アプリケーション向けQvarを搭載した6軸慣性測定ユニット(IMU)とAIセンサ(リファレンス:LSM6DSV16X)。

データ

加速度センサは、最大測定範囲±8g、出力データレート30Hz、低電力モード1に設定しました。
このアルゴリズムのセンサの向きは、ENU(East-North-Up)です。
  • Xは腕に平行(左手首の場合は手に近づき、右手首の場合は手から遠ざかる向き)
  • Yは腕に垂直(デバイスを見たときにユーザから遠ざかる向き)
  • Zは上向き

このアルゴリズムをディシジョン・ツリーで実装するために、左手(または右手)のリストバンドに装着したデバイス(LSM6DSV16X)を使用してすべてのデータ・ログを収集しました。

結果

消費電力(センサ+アルゴリズム):16.5uA

ディシジョン・ツリーには約30個のノードがあり、さまざまなクラスを検出できるように構成されています。
ディシジョン・ツリー分類器の出力は、レジスタMLC1_SRC(70h)に保存されます。
  • 0 = 活動なし
  • 4 = バイセップ・カール
  • 8 = ラテラル・レイズ
  • 12 = スクワット

この構成では、レジスタMLC1_SRC(70h)が新しい値で更新されるたびに、INT1ピンに割込み(パルス、アクティブハイ)が生成されます。
この構成での割込みパルスの持続時間は33.3msです。

モデル作成ツール

Unico-GUI

モデル作成ツール

対応製品

LSM6DSV16X

対応製品

リソース

モデル作成ツール Unico-GUI

センサのセットアップやすべてのレジスタの設定に加え、デジタル出力デバイスに組み込まれた先進機能(機械学習コア、ステート・マシン、歩数計など)の設定も迅速かつ簡単に行うことができる包括的なソフトウェア・パッケージ。

モデル作成ツール Unico-GUI

対応製品 LSM6DSV16X

センサが取得したデータを直接処理し、ホスト・デバイスに有意義な処理済みの有意義な情報も提供できるスマート・センサ。スマート・センサは、データのローカル処理によって生データ送信とクラウド処理を不要とすることで、システム・レベルでの消費電力を削減します。

対応製品 LSM6DSV16X

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