可穿戴设备上的瑜伽姿势识别

保持积极的生活方式对我们的整体健康至关重要。然而，准确了解和跟踪我们的活动却并非易事。您有没有想过自己的瑜伽姿势和练习是否正确？如果有，那么这个应用案例对您来说就值得一看。

瑜伽姿势识别应用旨在对不同瑜伽姿势对应的各种类别进行分类。无论是“眼镜蛇式”还是“树式”，或者是其他许多姿势，该算法都能识别出来，而且功耗非常低，这一切都可以通过意法半导体MEMS传感器中的机器学习内核 (MLC) 做到。

• 可以使用SensorTile.box无线盒装套件以及支持Android或iOS中的STBLESensor应用程序来获取数据日志。
• 我们使用MEMS-Studio生成并配置了一个具有三个不同特征的决策树模型，以便对瑜伽姿势进行分类。
• 决策树有大约20个节点，并将加速度计的X、Y和Z轴作为输入数据。
• MLC以104 Hz的频率运行，在52个样本的窗口中计算特征。
• 每次更新所识别的分类时，该配置都会生成一个中断。

您可以点击此处查找完整的分步指南以及使用的所有硬件和软件。