资料下载
使用通用传感器API和Google进行用户活动识别
分享资料个
描述
这是为罗马第一大学物联网课程的Assignment4制作的项目。
介绍
在本作业中，我创建了一个 HTML5 人群感应应用程序，它使用通用传感器 API 从手机的加速度计传感器收集数据。收集到的值会像之前的教程一样传输到 Google Cloud 基础架构。
使用在云端收集的数据，我开发了一个简单的活动识别模型，可以检测用户是静止不动还是移动。
该应用程序以两种模式开发：基于云的部署和基于边缘的部署。请注意，为了简化测试，我的应用程序将两种方法一起使用，但将它们分开非常简单。
以下部分是有关如何设置和运行系统的动手教程。
使用的技术：NodeJS、HTML5、通用传感器 API、MQTT、谷歌云物联网核心。
UAR - 移动应用程序
移动应用程序是一个使用 NodeJS、HTML5 和通用传感器 API 创建的简单系统。目标是开发一个简单的用户活动识别 (UAR) 模型。
用户活动识别
该应用程序从手机的加速度计传感器读取值，提供应用于设备 X、Y 和 Z 轴的加速度。作为第一次尝试，我尝试以 1Hz 的频率对值进行采样，但生成的模型并不可靠，因此，经过一些尝试，我将频率设置为 4Hz。
设置传感器非常简单，借助通用传感器 API，可以在应用程序前端使用简单的 JS 脚本来完成。首先，我们必须确保手机配备了传感器，在这种情况下，我们必须能够访问它。在这方面，需要注意的是 Generic Sensor API 需要 Google Chrome 浏览器和 HTTPS 协议作为先决条件。
如果所有检查都成功，我们就可以让我们的传感器与startApp()函数一起工作。但在看到这部分之前，我们必须先谈谈基于云的部署和基于边缘的部署之间的区别。
-基于云的部署：
在此模式下，应用程序通过 MQTT 连接将值发送到 Google Cloud IoT Core。鉴于到达云的数据，我们执行模型并在新值到达时提供用户状态的状态，并将它们显示在提供以下功能的 Web 仪表板中：
- 显示从所有传感器接收到的最新值和结果活动。
- 显示在过去一小时内从所有传感器接收到的值以及结果活动。
-基于边缘的部署：
给定手机收集的数据，模型在本地执行，为用户的状态提供状态。只有活动识别模型的结果应该传输到云端。此外，在这种情况下，我们创建了一个提供以下功能的 Web 仪表板：
- 显示用户的最新活动。
- 显示过去一小时内收到的活动。
现在我们准备好更好地理解startApp()函数在工作之前是如何看到的
首先，我们创建一个频率为 4Hz 的 Accelerometer 类的新实例（第 66 行）。我们定义了一个事件监听器（第 68 行）来处理来自传感器的值。我们每秒发送一次值，并且如前所述，我们区分了两种部署模式。之后，我们还在应用程序的前端显示用户的活动（第 100-101 行），最后，我们启动传感器（第 103 行）。
注意：通常只使用两种模式中的一种，但为了简单起见，在这种情况下，它们被放在了一起。如果您只想以一种方式运行应用程序，只需将与另一种模式相关的代码部分注释掉即可。
在 Google 代理上发布的有效负载还包含一个用于识别用户的字段。标识是使用用户第一次打开应用程序时生成的cookie进行的。这种方法只有重复用户的问题，确实为了更好的识别，需要一个身份验证过程，但这不是这个项目的目标。
在本节的最后一部分，我们将讨论用于识别人类活动的预测模型。
预测模型
我们想要估计运动检查加速度是否保持在给定的阈值内，在我们的例子中是 9.05 - 9.95 的范围。这种选择的动机是当移动设备静止时，无论位置如何，只有重力加速度会作用于它。该范围略大于重力加速度，以保证良好的可靠性水平。由于我们有加速度的三个分量（x，y，z），我们可以计算斜边的大小来检索单个值。
这种方法的主要问题是误报和误报，因为它是一个简单的计算，而不是机器学习训练的模型。
UCI HAR 数据集的实验
还使用数据集UCI HAR进行了一些实验-具有 6 个类别的数据集：WALKING、WALKING_UPSTAIRS、WALKING_DOWNSTAIRS、SITTING、STANDING、LAYING。由于我们只需要识别运动，因此我将六个类别合并为两个类别：站立，移动。对于实验，我使用了一个随机森林分类器，结果准确率为 97%。不幸的是，我无法很好地实现系统，在从新输入值中提取特征时遇到了几个问题。本实验在本项目的 git 仓库中。我使用了 Python 库 Scikit Learn（请参阅文件夹 uar_model）。
谷歌云后端
首先要做的是建立我们的谷歌平台。打开“IoT Core”部分后，请按照以下简单步骤操作：
1) 创建注册表
2）创建设备并将它们添加到注册表（我们的目的是4个设备）
3) 创建订阅并将其连接到设备
请注意，要执行第二步，您必须创建一个证书。本指南由 Google 提供，包含所有详细步骤：快速入门 - 指南。
完成这部分我们就可以开发我们的后端了。
和以前一样，我们注意到云部署和边缘部署之间的区别。事实上，在云端，到达的数据使用我们的模型处理（第 95 行），保存在数据库中（第 97-106 行）并发送到仪表板（第 108 行），而不是在基于边缘的数据中直接保存在数据库中（第 112-118 行）并发送到仪表板（第 120 行）。
仪表板
仪表板与上一个教程相同。我只添加了一个新主页和另一个页面来显示这个新分配的值。
它仅根据方法的类型（云或边缘）在网页中显示到达的值
系统在行动
移动应用
在此处打开应用程序：https ://uar-mobile-app.herokuapp.com
仪表板
在此处打开仪表板：https ://iot-assignment1.herokuapp.com/useractivityrecognition
- 基于云的部署：
- 基于边缘的部署：
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉
- 相关下载
- 相关文章
