【云+社区年度征文】TinyML实践-3：牛运动姿态识别的落地实现

概述

TinyML最近几年才提出，TinyML的书去年才见到，中文版今年在国内才买到。TFLite micro技术也就今年左右才成熟。之前所有的依靠动物身上传感器进行姿态识别的，有一说一，应该都是经典的特征抽取，加上随机森林之类的经典算法实现的。实现起来，需要领域专家进行特征抽取，选择特征反复迭代；部署嵌入式由于实现困难有可能返回去修改模型，重新搞一套；解决完一个问题，新问题又得再来一次流程....

TinyML特别Google的TFLite-micro技术框架，强大之处在于用一套系统性框架（工具链+方法论），将模型训练-模型移植应用，PC计算和嵌入式平台无缝链接起来；系统性的解决一类问题，而不是case by case 解决单个问题。

利用TinyML技术解决应用到畜牧业比如牛养殖的姿态识别，笔者应该是国内前几人。预测这种“革命性”技术会对AI下沉实体产业产生重大影响。不涉密的前提下分享一些心得，希望对面临相似问题的开发者有所借鉴。

过程

目标识别状态

0：走 "walking", 

1：躺 "lying", 

2：站立 "standing", 

3：采食 "feed"

数据预处理

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数据预处理就是将一条采集记录，按状态标签切分为单状态标签的记录，然后从中按预设规则提取等长的子序列构成样本。可以抽象理解成在一条长时序记录，用一个固定长度窗口进行数据截取，取新样本数据时，滑动窗口移动距离（或者说连续窗口的重叠长度）。项目选用初始50%的重叠率，步进64个数据点。

样本数据

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对比不同运动状态标签的acc_data曲线模式，可以直观的感受不同。这个分类问题可以用CNN模型来处理，也可以用LSTM来处理。

算法模型

模型尝试了CNN和LSTM。实践发现CNN模型执行推断速度更快。

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训练

Epoch accuracy

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Epoch loss

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Epoch 1000得到最后的训练精度是0.95，验证集精度0.87，在test数据集上测试的精度是0.86。

后续探索方向

1）状态标签分布不平衡的处理

2）尝试不同的序列长度（seq=32,64, 128)

3）尝试对输入tensor做优化（float32 -> int16），可以节省写RAM空间