【源码】基于物联网技术的动作识别系统

项目简介

本项目是基于Arduino和Python的人体动作识别系统，专注于物联网（IoT）应用。通过处理和分析来自IMU（惯性测量单元）的数据，实现对人体动作的识别和预测，涵盖了数据收集、处理、模型训练和部署的全过程，为物联网应用提供了实际解决方案。

项目的主要特性和功能

1. 数据收集与处理：使用Arduino程序从IMU传感器（如加速度计和陀螺仪）收集原始数据，并进行预处理和格式化，便于后续分析和模型训练。
2. 模型训练：利用Python脚本训练神经网络模型对不同动作进行分类，借助NumPy、Matplotlib和TensorFlow等科学计算库进行数据处理和模型训练。
3. 模型转换与部署：将训练好的神经网络模型转换为TensorFlow Lite格式，以便在嵌入式系统上运行，同时生成C++代码用于嵌入式设备的实时动作识别。
4. 输出处理与可视化：通过LED灯等硬件设备反馈模型的预测结果，实现实时动作识别的可视化。

安装使用步骤

前提条件

• 安装Arduino开发环境。
• 安装Python，并确保安装了NumPy、Matplotlib、TensorFlow等必要的科学计算库。
• 具备基本的Arduino编程和Python编程知识。

步骤

1. 已下载项目源码文件。
2. 配置Arduino程序：将Arduino程序上传到Arduino设备，确保IMU传感器正确连接并配置。
3. 数据收集：通过Arduino设备收集IMU数据。
4. 数据预处理：根据需要清洗和预处理数据，确保数据质量。
5. 模型训练：运行Python脚本训练模型，并使用提供的训练数据进行训练。
6. 模型评估与转换：评估模型的性能，并将其转换为TensorFlow Lite格式。
7. 部署模型：将模型部署到嵌入式系统或硬件设备上，使用生成的C++代码进行模型推理。

注意事项

• 确保硬件连接正确，避免数据收集过程中的错误。
• 根据实际需求调整代码参数和配置，以优化模型性能。
• 考虑到数据的实时性和噪声干扰，可能需要进一步优化数据处理和模型参数。
• 在使用前，请确保了解并遵守所有相关的许可和知识产权规定。

下载地址

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