activity_recognition_from_accelerometer_data_set
Différences
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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===== | ||
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</ | </ | ||
</ | </ | ||
- | |||
- | |||
- | |||
====Après correction==== | ====Après correction==== | ||
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====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===== | ||
Ligne 117: | Ligne 102: | ||
sont créés en décalant la 1ère valeur de " | sont créés en décalant la 1ère valeur de " | ||
{{ : | {{ : | ||
- | Avec gliss, le fichier de datas obtenu | + | Avec gliss, le fichier de datas obtenu |
==== Apprentissage / Test ==== | ==== Apprentissage / Test ==== | ||
* [[https:// | * [[https:// | ||
- | Les labels de sortie sont un array de shape=(32100, | + | Les labels de sortie sont un array de shape=(32100, |
+ | [ 0\\ 5\\ 4\\ 1\\ 2\\ 4\\ 6\\ ...] avec 32100 valeurs. | ||
Il faut ABSOLUMENT les transformer en vecteurs " | Il faut ABSOLUMENT les transformer en vecteurs " | ||
- | [ 1 0 0 0 0 0 0] | + | [ 1 0 0 0 0 0 0]\\ |
- | [ 0 0 0 1 0 0 0] | + | [ 0 0 0 1 0 0 0]\\ |
- | [ 0 0 0 0 1 0 0] | + | [ 0 0 0 0 1 0 0]\\ |
- | [ 0 0 0 0 0 0 0] | + | [ 0 0 0 0 0 0 0]\\ |
- | [ 0 0 1 0 0 1 0] | + | [ 0 0 1 0 0 0 0]\\ |
- | [ 0 1 0 0 0 0 0] | + | [ 0 1 0 0 0 0 0]\\ |
- | [ 0 0 0 0 0 0 1] | + | [ 0 0 0 0 0 0 1]\\ |
... jusqu' | ... jusqu' | ||
Ligne 197: | Ligne 183: | ||
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===== | =====Autres idées===== | ||
La personne utilise son téléphone normalement, | La personne utilise son téléphone normalement, |
activity_recognition_from_accelerometer_data_set.1603388377.txt.gz · Dernière modification : 2020/10/22 17:39 de serge