activity_recognition_from_accelerometer_data_set
Différences
Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
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activity_recognition_from_accelerometer_data_set [2020/10/21 10:39] – [Création des fichiers de données] serge | activity_recognition_from_accelerometer_data_set [2021/12/14 09:50] (Version actuelle) – ↷ Liens modifiés en raison d'un déplacement. 62.210.73.184 | ||
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<WRAP center round box 60% centeralign> | <WRAP center round box 60% centeralign> | ||
- | **{{tagpage> | + | **[[intelligence_artificielle|Intelligence Artificielle]]** |
</ | </ | ||
+ | |||
Votre mission: **Reconnaître l' | Votre mission: **Reconnaître l' | ||
Ligne 30: | Ligne 31: | ||
* **[[https:// | * **[[https:// | ||
+ | sudo pip3 install numpy matplotlib scipy tensorflow | ||
+ | | ||
+ | Sur xubuntu 20.04, pb avec cublas (qui n'est pas là où il faudrait, erreur nvidia), dans le dossier du projet: | ||
+ | export LD_LIBRARY_PATH=/ | ||
+ | python3 main_keras_clean_smooth.py | ||
=====Installation et matériel requis===== | =====Installation et matériel requis===== | ||
Une carte graphique n'est pas nécessaire, | Une carte graphique n'est pas nécessaire, | ||
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Il faut installer au moins: numpy, matplotlib, scipy, tensorflow | Il faut installer au moins: numpy, matplotlib, scipy, tensorflow | ||
- | Ce projet a été développé sur Debian 10 Buster Mate, et testé aussi sur Xubuntu 18.04 avec [[installation_de_cuda|Cuda]]. | + | Ce projet a été développé sur Debian 10 Buster Mate, et testé aussi sur Xubuntu 18.04 avec [[compilation_de_oepncv_avec_cuda_sur_ubuntu|Cuda]]. |
=====Représentation des datas===== | =====Représentation des datas===== | ||
{{ : | {{ : | ||
{{: | {{: | ||
- | |||
- | ===== Apprentissage avec les données brutes ===== | ||
- | ====Avec la norme du vecteur accélération==== | ||
- | Basé sur le script [[uneiaen50lignesdecode|Une I.A. en 50 lignes de code]]. | ||
- | * [[https:// | ||
- | |||
- | ====Avec les 3 composants des vecteurs des données brutes et Keras==== | ||
- | * [[https:// | ||
=====Recherche des zones valable en Input de Keras===== | =====Recherche des zones valable en Input de Keras===== | ||
Ligne 76: | Ligne 74: | ||
</ | </ | ||
</ | </ | ||
- | |||
- | |||
- | |||
====Après correction==== | ====Après correction==== | ||
Ligne 91: | Ligne 86: | ||
====Conclusion après analyse des courbes==== | ====Conclusion après analyse des courbes==== | ||
**Une seule personne a fait 15 fois le même parcours avec les mêmes activités**, | **Une seule personne a fait 15 fois le même parcours avec les mêmes activités**, | ||
- | |||
- | Soit un Rasberry Pi alimenté par batterie 5v USB. | ||
- | |||
- | Soit un téléphone avec une application fixé sur la poitrine. | ||
===== Apprentissage / Test avec les données nettoyées===== | ===== Apprentissage / Test avec les données nettoyées===== | ||
====Création des fichiers de données==== | ====Création des fichiers de données==== | ||
- | [[activity_recognition_from_accelerometer_data_set# | + | * [[https:// |
+ | |||
+ | Par exemle, | ||
+ | < | ||
+ | [[1012 2047 3089] | ||
+ | [1082 2077 3012] | ||
+ | [1096 2055 3078] | ||
+ | ... | ||
+ | 900 fois | ||
+ | ...] | ||
+ | </ | ||
+ | sont créés en décalant la 1ère valeur de " | ||
+ | {{ : | ||
+ | Avec gliss, le fichier de datas obtenu peut être très gros (quelques Giga Octects) et provoque un dépassement de mémoire dans Keras. Un bon compromis est entre 50 et 100. On transforme en fait des datas de 5 Mo en des datas de 50 Mo à quelques centaines de Mo. | ||
==== Apprentissage / Test ==== | ==== Apprentissage / Test ==== | ||
- | ====Modèle==== | + | * [[https:// |
+ | |||
+ | Les labels de sortie sont un array de shape=(32100, ) soit\\ | ||
+ | [ 0\\ 5\\ 4\\ 1\\ 2\\ 4\\ 6\\ ...] avec 32100 valeurs. | ||
+ | |||
+ | Il faut ABSOLUMENT les transformer en vecteurs " | ||
+ | |||
+ | [ 1 0 0 0 0 0 0]\\ | ||
+ | [ 0 0 0 1 0 0 0]\\ | ||
+ | [ 0 0 0 0 1 0 0]\\ | ||
+ | [ 0 0 0 0 0 0 0]\\ | ||
+ | [ 0 0 1 0 0 0 0]\\ | ||
+ | [ 0 1 0 0 0 0 0]\\ | ||
+ | [ 0 0 0 0 0 0 1]\\ | ||
+ | ... jusqu' | ||
+ | |||
+ | ===one-hot-encoding=== | ||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | Le one-hot-encoding est obtenu avec | ||
+ | <code lang=python> | ||
+ | train_label = utils.to_categorical(data[" | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | ====Build Model==== | ||
Inspiré de [[https:// | Inspiré de [[https:// | ||
et | et | ||
Ligne 107: | Ligne 136: | ||
<code python> | <code python> | ||
- | | + | # Choix du model |
+ | self.model = Sequential() | ||
+ | # Input layer | ||
+ | self.model.add(layers.Dense(units=4, | ||
+ | self.model.add(layers.Flatten()) | ||
- | | + | |
- | model.add(layers.Dense(units=4, input_shape=(PAQUET, 3))) | + | self.model.add(layers.Dense(64, activation=' |
- | model.add(layers.Flatten()) | + | |
- | | + | |
- | model.add(layers.Dense(64)) | + | self.model.add(layers.Dense(7, activation=' |
- | + | ||
- | # Output | + | |
- | | + | |
</ | </ | ||
+ | ====Compile Model==== | ||
+ | |||
+ | <code python> | ||
+ | self.model.compile( loss=self.loss, | ||
+ | optimizer=self.optimizer, | ||
+ | metrics=self.metrics) | ||
+ | | ||
+ | " | ||
+ | " | ||
+ | " | ||
+ | </ | ||
+ | | ||
+ | | ||
+ | | ||
====Résultats==== | ====Résultats==== | ||
+ | Les meilleurs | ||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | mais aussi les plus mauvais | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | ====Conclusion==== | ||
+ | Les courbes d'une activité à l' | ||
=====Construction de mon propre capteur===== | =====Construction de mon propre capteur===== | ||
====Application Android==== | ====Application Android==== | ||
Ligne 130: | Ligne 182: | ||
====Roulez Bourrez==== | ====Roulez Bourrez==== | ||
C'est le fameux projet: **[[roulez_bourrez|Roulez Bourrez]]** | C'est le fameux projet: **[[roulez_bourrez|Roulez Bourrez]]** | ||
+ | |||
+ | =====Vision artistique des datas d' | ||
+ | Du son et des images avec [[https:// | ||
+ | sudo pip3 install opencv-python sounddevice | ||
+ | |||
+ | {{ : | ||
+ | =====Autres idées===== | ||
+ | La personne utilise son téléphone normalement, | ||
+ | Pour créer les datas d' | ||
{{tag> ia keras python realisations_logicielles }} | {{tag> ia keras python realisations_logicielles }} |
activity_recognition_from_accelerometer_data_set.1603276740.txt.gz · Dernière modification : 2020/10/21 10:39 de serge