Quest1) STM32Cube.AI 개발 환경 구축

1) Accuracy 그래프

2) Model Loss Function 그래프

3) Confusion matrix 그래프

4)  Analyzing Network 결과

'

   - 결과 파일인 "network_analyze_report.txt"은 첨부파일로 올렸습니다.

 

1) B-L475E-IOT01A1 보드에 연결된 BLE 모듈인 BlueNRG의 Device Name을 변경하고 “STBLESensor” Mobile App에서 Device 검색화면을 Capture 후 제출합니다.

: Device Name을 'ORFEO24'로 변경함

 

2) “STBLESensor” Mobile App과 Board를 BLE로 연결하고 Activity Recognition을 선택하여 보드를 손으로 흔들어 보면서 Activity Recognition의 결과가 달라지는 것을 동영상으로 간단하게 촬영하여 제출합니다.
 

 

1. 안드로이드 앱의 인터페이스가 예시된 화면과 달라서 잠시 당황하였습니다.

2. 보조배터리를 이용하여 데이터 로깅을 진행하였습니다.

3. 제출한 압축파일의 내용은 아래와 같습니다.

1. Quest4 에서 로깅한 데이터들을 이용하여 Keras를 기반으로 새로운 모델을 생성

Accuracy for each class is given below.

Jogging     : 87.14 %

Stationary  : 96.22 %

Stairs      : 57.54 %

Walking     : 85.51 %

 

2. Mobile App과 B-L475-IOT01A1 보드를 이용하여 Human Activity Recognition 을 진행