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M5StickV是AI&IOT相機，體積小，功能強大，內置神經網絡處理器（KPU），可以解決我們熟悉的分類問題。
在我的工作時間，我的姿勢很糟糕，所以我想開發不良姿勢檢測器并通知我。
主功能
如果 M5StickV 檢測到不良姿勢，請通過點亮 LED 并播放“您的姿勢可能不好”的聲音來通知它。
3D建模固定件
為了將 M5StackV 固定到墻壁或小架子上，??我對外部零件進行了建模，如下圖所示。
3D建模零件
我還在 LED 的前面放了“向后彎曲”圖標以供播放。
LED 前面的彎曲圖標
間隔捕捉應用程序
要收集數據集，首先要編寫 M5StickV 的間隔捕獲應用程序。（請查看我的存儲庫）
從 MobileNet 遷移學習
為了學習，我使用了 MobileNet 的遷移學習。MobileNet 可以對每個檢測到的相似圖像模式進行分類。
在這個項目中，我設置了 3 類
壞姿勢：頭靠在靠背上的姿勢
Good Pose : 背部伸展的良好姿勢
缺席：不坐在椅子上
采集圖像數據
使用具有間隔拍攝功能的相機，我調整了相機位置，以便獲取可以很好分類的圖像。
首先將相機設置在我桌子的上方，但數據不好，無法分類“好姿勢”和“壞姿勢”。
上位的數據集顯示，這些都是相似的，所以無法歸類。
上位機位好的pose數據樣本
我反復調整相機位置，終于找到了最佳位置。
相機的最佳位置
從最佳位置來看，“壞姿勢”數據與“好姿勢”數據不相似。
姿勢好的形象幾乎不包括臉，姿勢不好的形象幾乎不體現在臉上。
查看混淆矩陣，每個姿勢都有明顯的差異，所以我們決定使用用這個數據集創建的模型。
混淆矩陣
?
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