【源码】基于Python和Arduino的实时人体活动识别系统

项目简介

本项目借助机器学习和Arduino实现实时人体活动识别。利用Python处理数据集并训练模型，再通过串行通信将测试数据发送至Arduino进行预测，融合了Python和Arduino的优势，达成快速数据处理与嵌入式设备上的实时预测。

项目的主要特性和功能

Python部分

• 采用TensorFlow库处理与训练活动识别数据集。
• 进行数据预处理，涵盖数据归一化和组合。
• 构建并训练卷积神经网络（CNN）模型。
• 评估模型性能，包含损失、精度和F1分数。
• 将模型保存为TFLite格式，供Arduino等嵌入式设备使用。
• 通过串行通信向Arduino发送测试数据。

Arduino部分

• 主程序文件负责初始化设备并接收来自Python的测试数据集。
• 预测函数利用TensorFlow Lite模型进行实时预测。
• 通过串行通信将预测结果和推理时间发送给Python脚本。

安装使用步骤

1. 确保已安装Python及相关库，如numpy、pandas、tensorflow等，可通过pip命令安装。
2. 安装Arduino IDE并配置开发环境。
3. 正确设置Python代码中的模型路径和文件路径，保证能正确加载数据集和模型。
4. 运行Python脚本，加载数据集、训练模型、保存模型并准备测试数据。
5. 将Arduino代码上传至Arduino设备，确保设备与电脑的串行连接正常。
6. 运行Python脚本的串行通信部分，将测试数据发送到Arduino设备进行预测。
7. 等待并接收Arduino的预测结果和推理时间。

注：本项目的使用需要一定的编程和机器学习知识，建议用户熟悉相关技能后再操作。为获得最佳性能，需根据实际硬件设备和数据集进行适当调整和优化。

下载地址

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