项目概述

本模型使用 Wio Terminal 内置的加速度计，识别反转（turn），挥动（wave），静止（idle）动作。
这是一项使用基于规则的编程很难解决的任务。
因为人们每次做动作的方式都不完全一样，若使用编程方法，我们把不同的人不同的动作方式考虑进去，那将是成百上千条不同的规则。实际上这仍是理想化情况，仍有很多人不同的动作未被考虑到，速度，角度。频率，方向等任一因素的轻微变化都需为其建立新的规则，但机器学习可以轻松地处理这些变化。

期望效果

如下所示，Wio Terminal 实时展示当前对Wio Terminal的动作的识别结果。反转（turn），挥动（wave），静止（idle）其中一种。
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材料准备

为实现以上效果，我们需要：
硬件需求：Wio Terminal
连接方式：
内置加速度计动作识别 - 图2
（图）

项目步骤

  1. 创建与选择模型
  2. 数据采集
  3. 训练与部署
  4. 使用与编程

项目步骤

1.创建与选择模型

1. 创建“内置加速度计识别动作”模型

点击“创建与选择模型”，点击“内置加速度计识别动作”，如下图步骤1，2：
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根据命名要求输入名称。
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点击“确认”。
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点击确定后会自动跳转到数据采集界面。

2.查看模型

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2.采集数据

1.默认标签

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2. 连接设备并在 Codecraft 中上传默认采集数据程序

Wio Terminal连接就位后，在 Codecraft 的界面，点击 image.png，位置如下图所示。此操作将上传默认采集数据程序。
image.png
会出现“上传”的弹出窗口，如下图所示。
选择目前的Wio Terminal对应的串口号（未必如图中的COM20），点击“确定”按钮。
image.png
弹窗提示正在上传，请稍后…
image.png
上传时间通常数十秒钟，完成后会看到下图所示的“上传成功”画面。如下图所示。
image.png
点击“我知道了”关闭上图的上传成功弹窗，回到编程界面。

内置加速度计动作识别 - 图14 注意

对于网页版的 Codecraft ，如果没有安装或者运行设备助手，可能会出现下图中还没有打开设备助手的提示。 image.png 这种状况可以参考：下载、安装和使用“设备助手”的内容。

3. 采集数据

在右上角有数据采集步骤介绍，根据介绍指示采集数据。
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注意：

  1. Wio Terminal按键位置。
  2. 动图gif已加速，实际动作可稍微放慢。
  3. 请注意红字提示
  4. 当你把鼠标移至描述文字上，会有更详细内容介绍

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根据Wio Terminal屏幕显示开始收集数据和结束收集。
image.png表示正在收集数据。
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image.png表示收集完毕。
image.pngimage.png
Wio Terminal 显示收集完毕即可停止采集数据，CodeCraft仍在拼命加载中,是将数据从WioTerminal传至CodeCraft仍需1~2s。
待数据采集完毕。
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点击“训练与部署”。image.png

4. 采集自定义标签的数据

采集自定义标签的数据与采集默认标签步骤相似

  • 添加或修改标签
  • 上传采集数据程序
  • 采集数据
  1. 添加或修改标签
  • 添加

在标签的界面，点击 image.png，位置如下图所示。
image.png
输入标签名，点击确认，如下图步骤1，2.
image.png
添加成功后标签栏有新的标签“shake”
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  • 修改标签

或通过修改标签名，将其中一个默认标签修改成自定义标签名：
鼠标单击需修改的标签，会出现修改标签的弹窗，进行修改即可
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修改后源标签会替换成已修改的标签名
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  1. 上传采集数据程序
    选择其中一个积木，如下图，将选择“turn”的积木改成选择“shake”。
    image.png
    更改成功后如下图红框。
    image.png
    点击“上传”，上传采集数据程序
    image.png
    选择目前的Wio Terminal对应的串口号（未必如图中的COM20），点击“确定”按钮，如下图步骤1，2
    image.png
    弹窗提示正在上传，请稍后…
    image.png
    上传时间通常数十秒钟，完成后会看到下图所示的“上传成功”画面。如下图所示。
    image.png
    点击“我知道了”关闭上图的上传成功弹窗，回到编程界面。

3.训练与部署

1.设置神经网络及参数

选择适合的神经网络规模：小中大型其中一个
设置参数，设置训练周期数（大于0的数），学习率（0~1的数），最低置信度（0~1的数）
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2.开始训练模型

点击“开始训练”
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开始训练，界面会提示“拼命加载中”。
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“拼命加载中”持续时间因选择神经网络规模（小型中型大型），训练周期数的不同而持续时间不同，会因网络规模的增大所需时间加长，训练周期数的增大时间加长，所以请耐心等待。

也可通过观察“日志输出”推理还需等待时间。如下图，已完成“Epoch：12/30”说明总共需训练30轮，已训练了12轮。
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加载完成后，能在“输出日志”中看到“模型训练任务已完成”。
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3.观察模型性能选择理想模型

在“模型训练报告”界面，可观察训练的成绩，包括模型的准确性，损失，模型在Wio Terminal上的性能。
如果训练成绩不理想，可以返回训练模型第一步，选择其他规模的神经网络，或者调整参数的设置，再次训练，直到获得一个成绩理想的模型。
内置加速度计动作识别 - 图42

4. 部署理想模型

在“模型训练报告”界面，点击“部署模型”。
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弹窗提示部署完成，点击“确认”后，自动跳转到“使用与编程”界面。
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4.使用与编程

1. 编写模型使用程序

在“使用与编程”界面，点击“模型使用”即可使用已经部署的模型
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编写如下程序即可尝试使用你的模型
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2. 上传程序到Wio Terminal

点击“上传”按钮。
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选择目前的Wio Terminal对应的串口号（未必如图中的COM20），点击“确定”按钮。
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首次上传时间较长，且随模型复杂程度上传时间增长，请耐心等待。小模型上传时间大约为4分钟。
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3. Wio Terminal测试模型效果


效果说明：
即使训练模型分数达到很高仍不代表模型就是好的模型，训练模型的分高而实际使用预测效果差的现象被称为过拟合（overfitting），相当于模型生硬记忆背诵了训练数据集的细节，在面临新的数据时不会做题了，是机器学习训练模型会遇到的问题。
解决此问题的办法：

  • 增加数据集
  • 降低学习率

再重新训练模型。

保存

点击“SuperMaker”。
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修改名称，点击保存。
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在我的作品可以查看保存的作品
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点击“turn1”即可查看对应作品。
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