Diferència entre revisions de la pàgina «Classificació de gestos emprant la placa IoT-02»

De binefa.com
Salta a la navegació Salta a la cerca
Línia 13: Línia 13:
  
 
  python collector02.py
 
  python collector02.py
 +
 +
$ '''python collector02.py'''
 +
This is an interactive data capturing procedure.
 +
Keep in mind that as soon as you will enter a class name, the capturing will start, so be ready!
 +
Which class are you going to capture? (leave empty to exit) '''quiet'''
 +
31it [00:30,  1.01it/s]                                                                               
 +
Captured 1805 samples
 +
Is this class ok? (y|n)
 +
 
i genera imu.csv
 
i genera imu.csv
  

Revisió del 19:12, 12 des 2023

Instal·lació d'eines d'aprenentatge automàtic (machine learning) i tensorflow emprant Python

Si no teniu instal·lat Anaconda, feu-hi la instal·lació.

En cas de tenir actiu conda, desactiveu-ho:

conda deactivate

Feu un entorn per a treballar amb tensorflow:

conda create -n ml tensorflow
conda activate ml
pip install everywhereml

Pugeu a la Placa IoT-02 el codi IoT-02_mpu6050_dataForwarder.ino

python collector02.py
$ python collector02.py 
This is an interactive data capturing procedure.
Keep in mind that as soon as you will enter a class name, the capturing will start, so be ready!
Which class are you going to capture? (leave empty to exit) quiet
31it [00:30,  1.01it/s]                                                                                 
Captured 1805 samples
Is this class ok? (y|n)

i genera imu.csv

Instal·lació de l'edge-impulse-data-forwarder

Aquesta eina serveix per a publicar dades des de la placa fins al servidor d'Edge Impulse

curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_16.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
mkdir ~/.npm-global
npm config set prefix '~/.npm-global'
echo 'export PATH=~/.npm-global/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
npm install -g edge-impulse-cli --force

Un cop instal·lat, es pot executar des del terminal:

edge-impulse-data-forwarder

Bibliografia

Gesture Classification by Eloquent Arduino

Gesture Classification with Esp32 and TinyML by João Vitor Yukio Bordin Yamashita