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UniSalento-IDALab-IoTCourse-2023-2024/wot-MotionAI-Frontend-MigliettaDurante

Human Activity Recognition mediante SensorTile.box PRO di STMicroelectronics

Descrizione del progetto

Il progetto Human Activity Recognition (HAR) implementa un sistema di riconoscimento delle attività umane basato su Edge Computing, con l'uso della SensorTile.box PRO di STMicroelectronics. Il sistema è in grado di rilevare in tempo reale attività come camminare, correre, fermarsi e guidare effettuando l'inferenza direttamente sulla SensorTile.box PRO e/o sullo smartphone sul quale si sta eseguendo l'applicazione in questione.

Il sistema di activity recognition su smartphone sfrutta un modello di Machine Learning di tipo Random Forest addestrato per riconoscere i segnali raccolti dall'accelerometro presente sulla SensorTile.box PRO e utilizzare tali dati per classificare le attività. I riconoscimenti sono visualizzati in tempo reale tramite questa applicazione Android che permette un'interazione semplice e immediata con l'utente.

Tecnologie utilizzate

  • SensorTile.box PRO: La scheda di STMicroelectronics è progettata per prototipi di monitoraggio ambientale e rilevamento dei movimenti. Integra sensori come accelerometro, giroscopio, magnetometro, sensori di temperatura, pressione e un microfono digitale. Dispone di un microcontrollore per l'elaborazione e supporta Bluetooth Low Energy (BLE) e NFC. È compatibile con l'SDK BlueST-SDK disponibile alla repository: BlueSTSDK_Android

Funzionalità dell'applicazione

L'applicazione Android permette di:

  • Connettersi alla SensorTile.box PRO tramite Bluetooth Low Energy.
  • Visualizzare i dati grezzi dell'accelerometro, del magnetometro e del giroscopio in tempo reale.
  • Visualizzare le previsioni delle attività umane riconosciute dalla SensorTile.box PRO in tempo reale.
  • Effettuare inferenza sui dati dell'accelerometro tramite un modello di Random Forest pre-addestrato eseguendolo direttamente sullo smartphone.

Funzionalità tramite l'SDK MotionAI-Backend

Tramite l'SDK MotionAI-Backend disponibile alla seguente repository: wot-MotionAI-Backend-MigliettaDurante, l'applicazione è dotata di diverse funzionalità aggiuntive:

  • Registrazione e autenticazione degli utenti.
  • Memorizzazione dei riconoscimenti delle attività umane con relative durate in un database remoto.
  • Visualizzazione di uno storico delle attività riconosciute nelle giornate precedenti con relative durate.
  • Visualizzazione di statistiche relative alle attività riconosciute sottoforma di stime settimanali.
  • Possibilità di eliminare i propri dati memorizzati nel database.

Utilizzo del sistema

  1. Avviare l'app Android.
  2. Effettuare il login o registrarsi.
  3. Visualizzare l'attività giornaliera tramite la dashboard oppure collegarsi alla SensorTile.box PRO.
  4. Eseguire le attività fisiche che si desidera classificare (es. camminare, correre, fermarsi, guidare).
  5. Osservare i riconoscimenti delle attività direttamente nell'app in tempo reale.

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wot-project-part1-Sam100801 created by GitHub Classroom

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