Quest 1 STM32Cube.AI 개발 환경 구축

1. FP-AI-SENSING1 function pack에서 제공하는 예제용 Neural Network Model중에서 한 개를 선택하여 STM32Cube.AI 툴의 Analyze 기능을 통해 출력된 화면을 Capture하여 제출합니다.

2. FP-AI-SENSING1 function pack에서 제공하는 예제용 Neural Network Model 중에서 한 개를 선택하여 STM32Cube.AI 툴의 Show graph 기능을 통해 출력된 화면을 Capture하여 제출합니다.

3. Analyze의 결과인 network_analyze_report.txt를 제출합니다.

파일로 첨부

 

11. Accuracy 그래프를 Capture하여 제출합니다.

12. Model Loss Function 그래프를 Capture하여 제출합니다.

13. Confusion matrix 그래프를 Capture하여 제출합니다.

14. ..\HAR\results\ 경로에서 아래와 같이 생성된 Model 파일을 STM32CubeMX에 STM32L475VGTx로 새프로젝트를 생성하여 STM32Cube.AI로 Network을 추가하여 Analyze 결과를 제출합니다.

Analyze 결과 화면에서 표기된 Creating txt report file 경로에서 network_analyze_report.txt 파일을 제출합니다.
파일 첨부

 

1.
B-L475E-IOT01A1 보드에 연결된 BLE 모듈인 BlueNRG의 Device Name을 변경하고 “STBLESensor” Mobile App에서 Device 검색화면을 Capture 후 제출합니다.
(수행 방법 4번 참고)

2.
“STBLESensor” Mobile App과 Board를 BLE로 연결하고 Activity Recognition을 선택하여 보드를 손으로 흔들어 보면서 Activity Recognition의 결과가 달라지는 것을 동영상으로 간단하게 촬영하여 제출합니다.
(수행 방법 5번 참고)

Quest 4 B-L475E-IOT01A 보드 가속도 센서 활용하여 AI 모델을 위한 Dataset 구성하기

아이소핑크 보드에 필요한 장비를 올리고 데이터를 수집했습니다.

가장 큰 124KB 크기의 파일에는 Stairs 데이터 10 set 이 들어있습니다.
1층에서 6층까지 올라가면서 1~5 set 를 수집하고 다시 내려오면서 6~10 set 를 수집했습니다.
나머지 10개의 파일은 Jogging Stationary Walking 순으로 달리기 적합한 공원에서 수집했습니다.

아래는 계단에서 수집한 dataset 입니다. 왼쪽 1~5 set 은 계단오르기, 오른쪽 6~10 set 은 계단내려오기 입니다.

 

아래는 공원에서 수집한 Jogging, Stationary, Walking 데이터입니다.

데이터 수집시 IO 에러로 저장하지 못하거나 깨진 캐릭터가 들어가거나 중간에 시계 값이 바뀌는 등의 문제가 있었습니다.
현장에서는 데이터 이상 유무를 확인할 수 없어서 10회 분량이 부족하거나 하는 등 어려움이 있었습니다.
여러번 시행착오를 거쳐 잘 마칠 수 있었습니다.
감사합니다.

사소한 문제들로 인해 시간이 많이 걸렸습니다.

예를 들면 한글 프로젝트명이 X-CUBE-AI 7.2.0 에서는 문제가 없었는데 5.5.0 에서는 멈춰버리더군요.

정리하면 .csv 데이터셋을 .h5 모델로 만들고 이걸 소스형태로 펌웨워에 넣는 과정이었습니다.

많이 헤맸는데 다른 분들께서 잘 정리해주셔서 도움이 많이 됐습니다.

계단이 유독 인식률이 떨어지는데 대부분 계단이 나선형으로 회전하고 중간에 평편한 구간이 있기 때문인 것 같습니다.

매우 깊은 지하철역으로 나가보았지만 걷는 계단은 반드시 중간에 평편한 구간이 있었고

계단이 쭉 이어진 형태는 에스컬레이터가 있어서 가설을 검증해보진 못했습니다.

 

먼저 공원에서 조깅-걷기-멈춤 테스트를 해보았습니다. 데이터 수집할 때 너무 빨리 뛰었는지 좀 약하게 뛰면 걷는 걸로 나오더군요.

 

계단 테스트 입니다. 스카치테입의 정전기와 접착력으로 달라붙은 머리카락이 무척 거슬리네요...

감사합니다~