【源码】基于PythonArduino框架的活动预测系统

项目简介

这是一个基于Python、Arduino和Flutter框架的活动预测系统。项目利用机器学习模型，对通过蓝牙从Arduino设备收集的加速度计数据进行活动类型预测。项目由三部分组成，Python端负责数据收集、处理和模型训练，Arduino端负责数据采集和模型预测，移动应用端（Flutter/Dart）用于数据可视化和交互。

项目的主要特性和功能

Python端

• 借助BLEActivityDataCollector和BLEActivityListener类收集与处理Arduino设备的加速度计数据。
• 通过ActivityModel类完成模型训练、测试、导出和预测。
• 支持CNN、LSTM、SIMPLE等模型类型选择。
• 可从JSON配置文件读取和设置配置参数。
• 提供TFLiteGenerator工具将模型转换为Arduino可读格式。

Arduino端

• 利用BLEActivityPredictAI类接收Python端的模型并进行预测。
• 支持多种机器学习模型类型。
• 能通过BLE与移动应用或Python服务器通信。

移动应用端

• 使用Flutter/Dart构建，可实现数据的可视化和交互。
• 允许用户查看预测结果。

安装使用步骤

环境准备

• Python环境：安装Python 3.8及以上版本，同时安装numpy、tensorflow、argparse等必要库。
• Arduino环境：安装Arduino IDE和C++编译器。
• Flutter/Dart环境：安装Flutter SDK和Dart编译器。

配置文件

创建或修改JSON配置文件，内容包含模型类型、BLE设备参数等。

模型训练

使用Python脚本训练模型，并将其导出为TensorFlow Lite格式。

模型部署

将模型转换为Arduino可读格式，然后部署到Arduino设备。

运行程序

运行Python数据收集脚本，同时运行Arduino和移动应用，即可查看预测结果。

注：此项目较为复杂，需要一定编程基础和相关硬件资源（如Arduino设备、蓝牙模块等），建议按上述步骤逐步操作，并参考各文件详细注释和文档。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】