Aplicación de ejercicios de peso corporal con el kit de aprendizaje automático de Huawei | de Sanghati Mukherjee | Noviembre de 2020

Servicios HMS Core / HMS

Cómo integrar el servicio más valioso que brinda Huawei en nuestra aplicación

Esta es una continuación de mi artículo anterior donde creé una aplicación de entrenamiento de ejercicios de peso corporal usando Kit de concienciación de Huawei. En este artículo aprenderemos el uso de Kit Huawei ML en una aplicación de formación.

El aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin estar programados explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos.

HMS ML Kit nos permite admitir diversas aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en una amplia gama de industrias.

1) Servicios relacionados con el texto

2) Servicios lingüísticos / vocales

3) Servicios relacionados con la imagen

4) Servicios relacionados con el rostro / cuerpo

5) Modelo personalizado

En este artículo nos centraremos en servicios de imagen proporcionado por HMS ML Kit.

Hay siete tipos de servicios que se incluyen en el servicio de imágenes:

1) Clasificación de imágenes

2) Detección y seguimiento de objetos

3) Reconocimiento de hitos

4) Segmentación de imágenes

5) Búsqueda visual del producto

6) Super resolución de imagen

7) Corrección de la inclinación del documento

Cuando necesitamos perder peso, debemos realizar un seguimiento de las calorías que consumimos en nuestro cuerpo. Para ello necesitamos una máquina que nos permita conocer las calorías de cada alimento que ingerimos. De esta manera podemos realizar un seguimiento de nuestras calorías y podemos perder peso fácilmente en un mes.

Aquí utilizaremos dos servicios proporcionados por el servicio de imágenes del Kit de ML de HMS, p. Detección y seguimiento de objetos es Clasificación de imágenes con android camerax para rastrear las calorías de nuestra comida.

1) Necesita tener una cuenta de desarrollador de Huawei.

2) Debe tener un teléfono Huawei con HMS 4.0.0.300 o posterior.

3) Debe tener una computadora portátil o de escritorio con Android Studio, Jdk 1.8, plataforma SDK 26 y Gradle 4.6 instalados.

1) Crea un proyecto en Android Studio.

2) Obtenga la clave SHA. Para obtener la clave SHA podemos consultar este artículo.

3) Crea una aplicación en el archivo Galería de aplicaciones de Huawei Conectar.

4) Habilitar Kit de AA en la sección Administrar API.

5) Proporcione la clave SHA en la sección Acerca de la aplicación.

6) Proporcione la ubicación de almacenamiento.

7) Después de completar todos los puntos anteriores, necesitamos descargar el archivo agconnect-services.json en la sección Acerca de la aplicación. Copie y pegue el archivo Json en la carpeta de la aplicación del proyecto de Android.

8) Introduzca la URL de Maven a continuación en los repositorios de buildscript es todos los proyectos (archivo de proyecto build.gradle):

maven { url ‘http://developer.huawei.com/repo/’ }

9) Inserte el complemento a continuación en la aplicación build.gradle archivo:

apply plugin: ‘com.huawei.agconnect’

10) Ingrese las dependencias del kit de AA a continuación en la sección de dependencias:

// Object detection and tracking SDK.
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-object:2.0.1.302'
// Object detection and tracking model.
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-object-detection-model:2.0.1.302'
// Image segmentation SDK.
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-segmentation:2.0.2.300'
// Image segmentation model.
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-image-segmentation-body-model:2.0.2.300'
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-image-segmentation-multiclass-model:2.0.2.300'

11) Ingrese el permiso a continuación en el archivo de manifiesto de Android

<uses-permission android:name=”android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION” />
<uses-permission android:name=”android.permission.CAMERA” />
<uses-permission android:name=”android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE” />
<uses-permission android:name=”android.permission.WRITE_INTERNAL_STORAGE” />
<uses-permission android:name=”android.permission.READ_INTERNAL_STORAGE” />
<uses-permission android:name=”android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE” />

12) Ahora sincroniza el gradle.

El Servicio de Detección y Seguimiento de Objetos puede detectar y rastrear múltiples objetos en una imagen, para que puedan ser localizados y clasificados en tiempo real. Aquí utilizaremos este servicio para separar la comida real de otros artículos. Después de capturar una imagen en el mundo real, si hemos encontrado algún alimento en esa imagen, solo procederemos con más pasos.

En el código anterior, el analizador de objetos, p. Ej. MLObjectAnalyzer se utiliza, que detecta información sobre objetos en una imagen. Podemos crear un analizador de objetos de una de las siguientes formas:

1) MLObjectAnalyzerSetting.TYPE_PICTURE para la detección de imágenes fijas.

2) MLObjectAnalyzerSetting.TYPE_VIDEO para la detección de secuencias de video.

Utilizando MLObject tipos podemos identificar si la imagen contiene comida o no. Hay muchos tipos en MLObject:

1) TYPE_FACE

2) TYPE_FOOD

3) TIPO_FURNISHING

4) TYPE_GOODS

5) TYPE_OTHER

6) TYPE_PLACE

7) TYPE_PLANT

El servicio de clasificación de imágenes clasifica los elementos de una imagen. Aquí utilizaremos este servicio para identificar categorías de alimentos. Es compatible con los modos de reconocimiento de dispositivos y de nube. En el dispositivo admite más de 400 categorías de imágenes comunes y en la nube admite más de 12000 categorías de imágenes. Si necesitamos más precisión para la clasificación de imágenes, deberíamos elegir la nube en lugar del reconocimiento de dispositivos. Pero el reconocimiento en la nube solo admite imágenes estáticas y no admite transmisiones de cámara. En nuestro caso realizaremos el reconocimiento en la nube.

A continuación se muestra el enlace donde puede encontrar la lista de categorías admitidas por la clasificación de imágenes del Kit de AA:

Aprendamos a utilizar dos hermosos servicios proporcionados por Kit HMS ML y también la situación donde más lo necesitamos, en este caso encontrar calorías.

1) https://developer.huawei.com/consumer/en/doc/development/HMSCore-Guides-V5/service-introduction-0000001050040017-V5

2) https://developer.huawei.com/consumer/en/doc/development/HMSCore-Guides-V5/image-classification-0000001050040095-V5

3) https://developer.huawei.com/consumer/en/doc/development/HMSCore-Guides-V5/object-detection-track-0000001050038150-V5

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