描述

這是為羅馬第一大學物聯網課程的Assignment4制作的項目。

介紹

在本作業中，我創建了一個 HTML5 人群感應應用程序，它使用通用傳感器 API 從手機的加速度計傳感器收集數據。收集到的值會像之前的教程一樣傳輸到 Google Cloud 基礎架構。

使用在云端收集的數據，我開發了一個簡單的活動識別模型，可以檢測用戶是靜止不動還是移動。

該應用程序以兩種模式開發：基于云的部署和基于邊緣的部署。請注意，為了簡化測試，我的應用程序將兩種方法一起使用，但將它們分開非常簡單。

以下部分是有關如何設置和運行系統的動手教程。

使用的技術：NodeJS、HTML5、通用傳感器 API、MQTT、谷歌云物聯網核心。

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UAR - 移動應用程序

移動應用程序是一個使用 NodeJS、HTML5 和通用傳感器 API 創建的簡單系統。目標是開發一個簡單的用戶活動識別 (UAR) 模型。

用戶活動識別

該應用程序從手機的加速度計傳感器讀取值，提供應用于設備 X、Y 和 Z 軸的加速度。作為第一次嘗試，我嘗試以 1Hz 的頻率對值進行采樣，但生成的模型并不可靠，因此，經過一些嘗試，我將頻率設置為 4Hz。

三軸加速度

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設置傳感器非常簡單，借助通用傳感器 API，可以在應用程序前端使用簡單的 JS 腳本來完成。首先，我們必須確保手機配備了傳感器，在這種情況下，我們必須能夠訪問它。在這方面，需要注意的是 Generic Sensor API 需要 Google Chrome 瀏覽器和 HTTPS 協議作為先決條件。

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如果所有檢查都成功，我們就可以讓我們的傳感器與startApp()函數一起工作。但在看到這部分之前，我們必須先談談基于云的部署和基于邊緣的部署之間的區別。

-基于云的部署：

在此模式下，應用程序通過 MQTT 連接將值發送到 Google Cloud IoT Core。鑒于到達云的數據，我們執行模型并在新值到達時提供用戶狀態的狀態，并將它們顯示在提供以下功能的 Web 儀表板中：

• 顯示從所有傳感器接收到的最新值和結果活動。
• 顯示在過去一小時內從所有傳感器接收到的值以及結果活動。

-基于邊緣的部署：

給定手機收集的數據，模型在本地執行，為用戶的狀態提供狀態。只有活動識別模型的結果應該傳輸到云端。此外，在這種情況下，我們創建了一個提供以下功能的 Web 儀表板：

• 顯示用戶的最新活動。
• 顯示過去一小時內收到的活動。

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現在我們準備好更好地理解startApp()函數在工作之前是如何看到的

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首先，我們創建一個頻率為 4Hz 的 Accelerometer 類的新實例（第 66 行）。我們定義了一個事件監聽器（第 68 行）來處理來自傳感器的值。我們每秒發送一次值，并且如前所述，我們區分了兩種部署模式。之后，我們還在應用程序的前端顯示用戶的活動（第 100-101 行），最后，我們啟動傳感器（第 103 行）。

注意：通常只使用兩種模式中的一種，但為了簡單起見，在這種情況下，它們被放在了一起。如果您只想以一種方式運行應用程序，只需將與另一種模式相關的代碼部分注釋掉即可。

在 Google 代理上發布的有效負載還包含一個用于識別用戶的字段。標識是使用用戶第一次打開應用程序時生成的cookie進行的。這種方法只有重復用戶的問題，確實為了更好的識別，需要一個身份驗證過程，但這不是這個項目的目標。

在本節的最后一部分，我們將討論用于識別人類活動的預測模型。

預測模型

模型

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我們想要估計運動檢查加速度是否保持在給定的閾值內，在我們的例子中是 9.05 - 9.95 的范圍。這種選擇的動機是當移動設備靜止時，無論位置如何，只有重力加速度會作用于它。該范圍略大于重力加速度，以保證良好的可靠性水平。由于我們有加速度的三個分量（x，y，z），我們可以計算斜邊的大小來檢索單個值。

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這種方法的主要問題是誤報和誤報，因為它是一個簡單的計算，而不是機器學習訓練的模型。

UCI HAR 數據集的實驗

還使用數據集UCI HAR進行了一些實驗-具有 6 個類別的數據集：WALKING、WALKING_UPSTAIRS、WALKING_DOWNSTAIRS、SITTING、STANDING、LAYING。由于我們只需要識別運動，因此我將六個類別合并為兩個類別：站立，移動。對于實驗，我使用了一個隨機森林分類器，結果準確率為 97%。不幸的是，我無法很好地實現系統，在從新輸入值中提取特征時遇到了幾個問題。本實驗在本項目的 git 倉庫中。我使用了 Python 庫 Scikit Learn（請參閱文件夾 uar_model）。

谷歌云后端

首先要做的是建立我們的谷歌平臺。打開“IoT Core”部分后，請按照以下簡單步驟操作：

1) 創建注冊表

2）創建設備并將它們添加到注冊表（我們的目的是4個設備）

3) 創建訂閱并將其連接到設備

請注意，要執行第二步，您必須創建一個證書。本指南由 Google 提供，包含所有詳細步驟：快速入門 - 指南。

完成這部分我們就可以開發我們的后端了。

處理到達云端的消息

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和以前一樣，我們注意到云部署和邊緣部署之間的區別。事實上，在云端，到達的數據使用我們的模型處理（第 95 行），保存在數據庫中（第 97-106 行）并發送到儀表板（第 108 行），而不是在基于邊緣的數據中直接保存在數據庫中（第 112-118 行）并發送到儀表板（第 120 行）。

儀表板

儀表板與上一個教程相同。我只添加了一個新主頁和另一個頁面來顯示這個新分配的值。

它僅根據方法的類型（云或邊緣）在網頁中顯示到達的值

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系統在行動

移動應用

在此處打開應用程序：https ://uar-mobile-app.herokuapp.com

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儀表板

在此處打開儀表板：https ://iot-assignment1.herokuapp.com/useractivityrecognition

• 基于云的部署：

基于云的顯示

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• 基于邊緣的部署：

基于邊緣的顯示

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