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项目简介
本项目开发了一种传感器无关的实时姿态分类系统，借助嵌入在Arduino板上的IMU传感器单元收集数据，利用机器学习算法实时预测用户姿态。最终模型会部署在微控制器上进行实时预测，并将结果传输到基站（如笔记本电脑或智能手机）。
项目的主要特性和功能
- 数据采集与处理：通过IMU传感器收集用户实时运动数据，涵盖加速度计、陀螺仪和磁力计信号。
- 深度学习模型：运用神经网络对收集的数据进行姿态分类，支持仰卧、俯卧、侧卧、坐姿和未知姿态等多种姿态。
- 模型部署与预测：将模型部署在Arduino板上进行实时预测，保证数据实时性和系统响应速度。
- 可视化与交互：通过Arduino的内置LED或其他设备展示预测结果，提供直观交互体验。
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件：
1. 环境准备：确保安装了Arduino IDE和TensorFlow Lite for Microcontrollers的相关库。
2. 硬件连接：把IMU传感器连接到Arduino板，确保所有连接正常。
3. 编译与部署：使用Arduino IDE编译并将arduino_main.cpp程序部署到Arduino板。
4. 模型加载与测试：通过model.cpp中的g_model数组加载预训练模型并进行测试。
5. 数据收集与预测：运行IMU数据收集脚本，用收集的数据进行姿态预测。
6. 结果展示与验证：通过Arduino的内置LED或其他设备展示预测结果，验证系统准确性。
注意：要确保所有文件正确配置且符合项目要求。开始前建议仔细阅读每个文件内容，理解其功能和作用。若遇到问题，可参考项目文档或寻求社区支持。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】