-> 퀘스트4 를 다시 실행 한다. 이전에는 실제 계단오르기, 걷기, 뛰기로 로깅 했었는데, 실험실 테스트를 위해서 아래와 같은 조건으로 다시 로깅함.

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1) Activity Recognition 조건

2) USER 버튼을 누르고 PC에 연결하면 이동식 디스크로 잡히고, 로깅한 데이터가 보임?

3) 퀘스트2에서 Anaconda로 만들었던 STM32_Python_3_7 설정의 keras 버전을 2.2.4로 변경해줌.

X-Cube-AI 의 버전을 5.0.0 으로 변경해야 하는데, 이버전에서 사용하는 Keras의 버전이 2.2.4 임

설치된 keras의 체크박스를 클릭하면 팝업창 뜸

keras 버전을 바꾸면서 관련된 keras base 등의 버전을 같이 바꿀것인지 물어보는데 바꾸면 됨.

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4) 위의 데이터를 사용해서 Pycharm IDE를 열어서 퀘스트2에서 수행했던 절차데로 AI 모델을 만들어줌.

D:\Programming\Python\STM32_AI\STM32_Quest_AI_zenix_2022\HAR\datasets\ai_logged_data 폴더

5) X-Cube-AI 의 버전을 5.0.0으로 변경

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6) ..\HAR\results\ 경로에 생성된 har_IGN.h5 파일을 STM32CubeMX 프로젝트에 적용함 (퀘스트 2 참조)

Generate Code를 실행해서 컴파일 한다.

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7) src, inc 폴더의 내용에서 har_ign.c, har_ign_data.c, har_ign.h, har_ign_data.h 파일을

\STM32CubeFunctionPack_SENSING1_V4.0.3\Projects\B-L475E-IOT01A\Applications\SENSING1 프로젝트로 복사한다.

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8) SENSING1 프로젝트를 컴파일해서 B-L475E-IOT01A에 Write 한다.

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테스트 결과는 완전 엉망이다.

퀘스트5 에서 원하는 결과는 사용자 로깅 데이터를 사용해서 원하는 동작 상태를 인식해야 하는건데 원하는 결과가 나오지 않는다.

퀘스트5를 완료한 다른 참가자의 수행기록들을 보면 기본 WISDM HAR 기능이 동작하는 결과들 뿐이고 내가 테스트 한 결과도 비슷한 결과이다.

기본 HAR 동작에서는 위 아래로 천천히 흔들면 "Walking", 위 아래로 빨리 흔들면 "Jogging", 가만히 두면 "Stationary" 인식을 한다.

HAR_IGN을 몇번을 바꿔도 x축으로 좌우 흔드는 걸로 "Walking" 이 나오지를 않는다.

HAR_IGN, HAR_GMP, HAR_IGN_WISDM 세가지 모드가 있는데, 

APP 에서 Multi Neual Network 모드에서 HAR 모드를 변경해도 원하는 결과를 얻을 수가 없다.

HAR 이라는 것이 Human Activity Recognition 로 보드를 좌우로 흔드는 데이터를 Run으로 인식하게 하는 것이 가능한 것인지 의문입니다.

아래 데이터는 로깅한 csv 데이터를 Pycharm IDE로 컴파일 했을 때 result 폴더에 생성되는 Log_data.csv 파일의 내용이다.

Jogging, Stationary, Stairs, Walking 의 파형이 확연히 차이가 나서 파싱하는데 문제가 없어야 할거 같은데 원하는 결과가 나오질 않는다.

퀘스트 5의 경우 e4ds 에서 제대로 된 시연 영상을 올려 주었으면 합니다.