Вы когда-нибудь пробовали машет рукой вокруг, как волшебная палочка и вызова калькулятора? Мы предполагаем, не принимая во внимание, что вы, вероятно, выглядеть немного глупо делать так. То есть, если вы не имели удивительный жест управляемого калькулятора [Андрей]. [Андрей] думал, что было бы полезно использовать калькулятор в своей исследовательской лаборатории, не вынимая его перчатку и результаты довольно прохладно.
Его аппаратная состоит из PocketBeagle, ОСИДА, и MPU6050 инерциальной единицы измерения для захвата его движения руки, используя акселерометр и гироскоп. Аппаратная довольно проста, поэтому привлекательность данного проекта заключается в его создателе обучения реализации.
[Андрей] первый захватили несколько примеров наборов данных, чтобы обучить его алгоритм, воссоздавать жесты рук для каждого номера, 0-9, и записи полученных акселерометр и гироскоп выходы. Он обрабатывал данные первого с вейвлет-преобразования. Целью преобразования было в два раза. Во-первых, преобразование позволило ему минимизировать количество образцов в своих наборах данных, сохраняя при этом форму акселерометров и гироскопов сигналов, решающих особенностей в классификации обучения производителя. Во-вторых, он был в состоянии увеличить количество функций для классификации, учитывая, что вейвлет-преобразования привели как приближение и углубленных коэффициентов, которые оба могут быть введены в алгоритм.
Потому что у него был небольшой набор данных, он использовал технику Стратифицированного Перемешать Split вместо метода разделения теста на поезд, который обычно намного больше подходит для больших наборов данных. Стратифицированная Перемешать Split удостоверились примерно такое же количество поездов и испытательных образцов для каждого жеста. Он также был очень сознательные оптимизации своей модели для работы на портативный блок обработки, как в PocketBeagle. Он провел некоторое время оптимизации параметров его алгоритма и в конечном итоге превратил свою модель в модель TensorFlowLite с помощью встроенной функции «TFLiteConverter» в пределах TensorFlow.
Наконец, в истинной с открытым исходным кодом моды, весь его код доступен на GitHub, так что может бесплатно дать это самостоятельно. Calculatorium Leviosa!