챌린지

1. Analyze 기능

2. Show graph 기능

3. network_analyze_report.txt

첨부파일에 첨부하였습니다.

1. FP-AI-SENSING1에 포함된 HAR의 Tensorflow script를 Build하고 3개의 항목을 Capture

(1) Accuracy 그래프

(2) Model Loss Function 그래프

(3) Confusion matrix 그래프

 

2. Build를 완료한 Model을 STM32Cube.AI를 이용하여 Neural Network Analyze를 실행한 결과

→ network_analyze_report.txt 파일을 첨부하였습니다.

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

- 프로젝트에서 보드의 이름을 'Line3'로 변경후 컴파일하였습니다.

- STBLESensor 앱에서 변경한 보드이름이 검색되는 것을 확인하였습니다.

 

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

 

- 동영상을 첨부합니다.

과제: B-L475E-IOT01A1 보드와 STBLESensor Mobile App을 사용하여 Jogging, Stationary, Stairs, Walking을 라벨링하여 로깅한 파일을 제출

 

1. Board Name을 다시 바꾸었습니다.

 

 

2. 보조배터리를 사용해 보드를 연결하고 데이터를 로깅하였습니다.

 

- Jogging, Stationary, Stairs, Walking의 4가지 라벨을 번갈아가며, 총 11번 로깅하였습니다.

 

3. 총 11개의 csv 파일이 포함된 압축파일을 첨부합니다.

 

감사합니다.