Le Smart-Badge reconnaît les activités de la cuisine grâce à sa suite de capteurs
Le Smart-Badge reconnaît les activités de la cuisine grâce à sa suite de capteurs
Équipe Arduino — 11 octobre 2022
Nous nous efforçons tous de maintenir des modes de vie plus sains, mais la cuisine est souvent de loin l'environnement le plus difficile car elle contient une large gamme d'aliments et de boissons. Le projet Smart-Badge, créé par une équipe de chercheurs du Centre allemand de recherche sur l'intelligence artificielle (DFKI), vise à suivre le nombre de fois où nous atteignons la porte du réfrigérateur ou buvons de l'eau à l'aide de l'apprentissage automatique et d'une suite de capteurs environnementaux.
L'appareil portable lui-même est composé d'un seul PCB qui abrite une paire de microcontrôleurs, un NXP iMXRT1062 pour collecter rapidement des données complexes et un Arduino Nano 33 BLE Sense pour collecter des échantillons plus basiques. Qu'il s'agisse du capteur de gaz numérique, de l'accéléromètre, d'un réseau thermique IR ou d'un capteur de pression atmosphérique, chaque lecture est compilée en un seul flux qui se met à jour à 6 Hz et peut être stockée localement sur une carte SD ou envoyée via Bluetooth® à un téléphone.
Après avoir demandé à 10 volontaires d'effectuer diverses tâches autour d'une cuisine fictive tout en portant le Smart-Badge, puis en étiquetant chaque activité, les chercheurs ont pu collecter un ensemble de données considérable. Les 791 canaux de données au total ont été alimentés par plusieurs couches d'un réseau neuronal qui pourrait finalement classer les activités avec une précision de 92,4 %.
Pour plus de détails sur le projet, vous pouvez lire le document de l'équipe ici.
Crédit image : Liu et Suh et al.
Équipe Arduino — 11 octobre 2022
Nous nous efforçons tous de maintenir des modes de vie plus sains, mais la cuisine est souvent de loin l'environnement le plus difficile car elle contient une large gamme d'aliments et de boissons. Le projet Smart-Badge, créé par une équipe de chercheurs du Centre allemand de recherche sur l'intelligence artificielle (DFKI), vise à suivre le nombre de fois où nous atteignons la porte du réfrigérateur ou buvons de l'eau à l'aide de l'apprentissage automatique et d'une suite de capteurs environnementaux.
L'appareil portable lui-même est composé d'un seul PCB qui abrite une paire de microcontrôleurs, un NXP iMXRT1062 pour collecter rapidement des données complexes et un Arduino Nano 33 BLE Sense pour collecter des échantillons plus basiques. Qu'il s'agisse du capteur de gaz numérique, de l'accéléromètre, d'un réseau thermique IR ou d'un capteur de pression atmosphérique, chaque lecture est compilée en un seul flux qui se met à jour à 6 Hz et peut être stockée localement sur une carte SD ou envoyée via Bluetooth® à un téléphone.
Après avoir demandé à 10 volontaires d'effectuer diverses tâches autour d'une cuisine fictive tout en portant le Smart-Badge, puis en étiquetant chaque activité, les chercheurs ont pu collecter un ensemble de données considérable. Les 791 canaux de données au total ont été alimentés par plusieurs couches d'un réseau neuronal qui pourrait finalement classer les activités avec une précision de 92,4 %.
Pour plus de détails sur le projet, vous pouvez lire le document de l'équipe ici.
Crédit image : Liu et Suh et al.
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