可穿戴设备上的瑜伽姿势识别

保持积极的生活方式对我们的整体健康至关重要。然而，准确了解和跟踪我们的活动却并非易事。您有没有想过自己的瑜伽姿势和练习是否正确？如果有，那么这个应用案例对您来说就值得一看。

瑜伽姿势识别应用旨在对不同瑜伽姿势对应的各种类别进行分类。无论是“眼镜蛇式”还是“树式”，或者是其他许多姿势，该算法都能识别出来，而且功耗非常低，这一切都可以通过意法半导体MEMS传感器中的机器学习内核 (MLC) 做到。

方法

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

我们使用MEMS-Studio生成并配置了一个具有三个不同特征的决策树模型，以便对瑜伽姿势进行分类。

决策树有大约20个节点，并将加速度计的X、Y和Z轴作为输入数据。

MLC以104 Hz的频率运行，在52个样本的窗口中计算特征。

每次更新所识别的分类时，该配置都会生成一个中断。

您可以点击此处查找完整的分步指南以及使用的所有硬件和软件。

传感器

带嵌入式AI的6轴IMU（惯性测量单元）：常开3轴加速度计和3轴陀螺仪（参考代码：LSM6DSOX）

数据

加速度计具有±2 g满量程和104 Hz输出数据速率的配置。

SensorTile.Box放置在左腿上。只要传感器轴的方向正确，也可以使用其他设备。

X轴与腿平行，指向上方

Y轴与腿垂直，指向内侧

Z轴指向前方

结果

功耗（传感器 + 算法）：175 uA

决策树分类器检测14种不同的类别，对应12种不同的瑜伽姿势和2种非瑜伽姿势（静止站立和运动）。

决策树分类器的输出结果存储在寄存器MLC0_SRC（地址70h）中。

0 = 船式

1 = 弓式

2 = 桥式

3 = 婴儿式

4 = 眼镜蛇式

5 = 下犬式

6 = 冥想式

7 = 斜板式

8 = 坐姿前屈式

9 = 运动站立式

10 = 静止站立式

11 = 侧角伸展式

12 = 树式

13 = 反斜板式