可穿戴设备上的健身活动识别

人工智能彻底改变了人类活动识别的精确度，并且边缘AI让这些算法可以嵌入到任何地方。它们可以在不泄露任何个人信息的情况下在本地运行，并嵌入到智能手表和手环等设备当中。

如果您正在开发此类应用，并且非常在意功耗问题，那么本应用案例对您来说就值得一看了。健身活动识别是可穿戴设备在健身方面的一个应用示例，它可以识别二头肌卷曲、侧举和深蹲等活动 – 由于意法半导体的MEMS传感器采用了机器学习内核 (MLC)，所有这些应用的功耗能做的非常低。

方法

如果使用Profi-MEMS开发板 (STEVAL-MKI109V3) 和LSM6DSV16X DIL24适配器板 (STEVAL-MKI227KA)，则可以通过Unico-GUI或MEMS Studio来获取数据日志。

还可以使用SensorTile.box PR O无线盒装套件以及Android或iOS中的STBLESensor应用程序来获取数据日志。

已将低通滤波器 (IIR1) 应用于加速度计输入数据。

我们使用MEMS-Studio生成并配置了一个具有四个特征的决策树模型：平均值、峰峰值、最小值、最大值。

MLC以30 Hz的频率运行，在90个样本的窗口（对应于3秒钟）中计算特征。

传感器

6轴惯性测量单元 (IMU) 和AI传感器，具有嵌入式传感器融合、面向高端应用的Qvar（参考代码：LSM6DSV16X）。

数据

加速度计具有±8 g满量程、30 Hz输出数据速率、低功耗模式1的配置。该算法的传感器方向为东-北-上 (ENU)：

X平行于手臂（对于左腕为朝向手部，对于右腕为远离手部）

Y垂直于手臂（查看设备时为远离用户）

Z指向上方

为了执行决策树算法，已使用安装在左手（或右手）手环上的器件 (LSM6DSV16X) 获取所有数据日志。

结果

功耗（传感器 + 算法）：16.5 uA

决策树大约有30个节点，配置为检测不同的分类。
决策树分类器的输出结果存储在寄存器MLC1_SRC (70h) 中：

0 = 无活动

4 = 二头肌卷曲

8 = 侧举

12 = 深蹲

每次寄存器MLC1_SRC (70h) 更新新值时，该配置都会在INT1引脚上生成一个中断（脉冲和高电平激活）。在此配置中，中断脉冲的持续时间为33.3 ms。