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        <title>大學專題 on Cheney&#39;s Blog</title>
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        <description>Recent content in 大學專題 on Cheney&#39;s Blog</description>
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        <copyright>Cheney</copyright>
        <lastBuildDate>Mon, 10 Jun 2024 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://LiaoKuoCheng.github.io/categories/%E5%A4%A7%E5%AD%B8%E5%B0%88%E9%A1%8C/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
        <title>居家型健康檢測系統</title>
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        <pubDate>Mon, 10 Jun 2024 00:00:00 +0000</pubDate>
        
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        <description>&lt;h2 id=&#34;專題架構&#34;&gt;專題架構
&lt;/h2&gt;&lt;h3 id=&#34;1-專題架構&#34;&gt;1. 專題架構
&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;使用 Laudon 資訊管理系統 Modle 繪製出整個架構&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;img src=&#34;https://LiaoKuoCheng.github.io/p/%E5%B1%85%E5%AE%B6%E5%9E%8B%E5%81%A5%E5%BA%B7%E6%AA%A2%E6%B8%AC%E7%B3%BB%E7%B5%B1/%E5%B0%88%E9%A1%8C%E6%9E%B6%E6%A7%8B%E5%9C%96.png&#34;
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&gt;&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;專題成員：吳則緯、陳士弘、廖國丞。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;指導老師：林基源(資工系)、陳啟鈞(電子系)、吳書慶(博士班學長)&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h3 id=&#34;2-韌體開發-吳則緯陳士弘&#34;&gt;2. 韌體開發 (吳則緯、陳士弘)
&lt;/h3&gt;&lt;h4 id=&#34;核心硬體選用&#34;&gt;核心硬體選用
&lt;/h4&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;微控制器：STM32F103C8T6&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;感測組件：MPU6050 陀螺儀、HC-25 WiFi 模組  及 74HC14 施密特觸發器。&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;h4 id=&#34;呼吸感測原理&#34;&gt;呼吸感測原理
&lt;/h4&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;電容轉脈衝：在腰帶貼上導電銀布，呼吸引起的腹部拉扯會改變電容值。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;電路轉換：利用 74HC14 施密特觸發器與 RC 電路串聯腰帶，將電容變化轉化為方波頻率。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;量化採樣：MCU 透過外部中斷 (EXTI) 讀取上升緣，計算 0.2 秒內的充放電次數來量化呼吸深度。&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
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&gt;&lt;/p&gt;
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&gt;&lt;/p&gt;
&lt;h4 id=&#34;技術挑戰與解決方案&#34;&gt;技術挑戰與解決方案
&lt;/h4&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;I2C 位址左移：修正 MPU6050 的 7 位元位址需左移 1 位方可通訊的問題。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;UART 阻塞式傳輸：捨棄 DMA 傳輸，改採阻塞模式以確保數據發送與 C# 接收端同步。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;中斷洪水防治：為防止環境雜訊導致外部中斷無限觸發，設置 99999 次計數上限，並在採樣後強制關閉中斷，維持系統穩定。&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h3 id=&#34;3-影像辨識-廖國丞&#34;&gt;3. 影像辨識 (廖國丞)
&lt;/h3&gt;&lt;h4 id=&#34;yolov8-辨識流程&#34;&gt;YOLOv8 辨識流程
&lt;/h4&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;模型選用：採用 最新版 YOLOv8n 模型。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;數據集建立：拍攝睡眠影片並裁切成一幀幀圖片，手動標註「正躺、左側躺、右側躺」三種標籤。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;訓練集:使用250張圖像作為訓練集(每個動作各為250張)總共採集2550張，訓練集 680 張，測試集 170 張。&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
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		alt=&#34;訓練集圖片(包含正躺、左躺與右躺)&#34;
	
	
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&gt;&lt;/p&gt;
&lt;h4 id=&#34;訓練模型結果&#34;&gt;訓練模型結果
&lt;/h4&gt;&lt;p&gt;模型能夠準確識別「正面」、「側面」和「右躺」三種動作。從精確度-召回率曲線圖中可見，所有類別的平均精確度達到0.992，顯示出模型在不同動作上的高精度和穩定性。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;img src=&#34;https://LiaoKuoCheng.github.io/p/%E5%B1%85%E5%AE%B6%E5%9E%8B%E5%81%A5%E5%BA%B7%E6%AA%A2%E6%B8%AC%E7%B3%BB%E7%B5%B1/%E8%A8%93%E7%B7%B4%E7%B5%90%E6%9E%9C%E5%9C%96.png&#34;
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&gt;&lt;/p&gt;
&lt;h4 id=&#34;關鍵優化辨識目標調整&#34;&gt;關鍵優化：辨識目標調整
&lt;/h4&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;初期挑戰：原先嘗試辨識「全人體姿態」，但發現使用者蓋被子後特徵會被遮蔽，導致精確度極低。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;解方：將鏡頭安置於臉部正上方，專注於頭部/臉部特徵。此調整大幅提升了被子覆蓋下的辨識率。&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h3 id=&#34;4-資料接收與分析-吳則緯&#34;&gt;4. 資料接收與分析 (吳則緯)
&lt;/h3&gt;&lt;h4 id=&#34;c-監控中樞&#34;&gt;C# 監控中樞
&lt;/h4&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;傳輸協議：選用 TCP/IP 搭配 WiFi，因其比藍牙距離更遠、比 UDP 更穩定。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;介面開發：使用 WinForm (GDI+) 實現「所見即所得」的開發，並即時繪製呼吸波形圖。&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;h4 id=&#34;linebot-預警機制&#34;&gt;LineBot 預警機制
&lt;/h4&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;雲端伺服器：結合 Google Apps Script (GAS) 建立 LineBot，具備零維護成本與高可用性。&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;h4 id=&#34;報警邏輯&#34;&gt;報警邏輯
&lt;/h4&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;呼吸異常：5 秒內波峰波谷差值 &amp;lt; 1000。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;疑似跌倒：影像偵測不到標籤（人離開畫面）且陀螺儀判斷為躺下。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;久臥提醒：相同姿勢維持超過 1.5 小時，發送翻身提醒。&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
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&lt;h4 id=&#34;資料庫儲存&#34;&gt;資料庫儲存
&lt;/h4&gt;&lt;p&gt;&lt;img src=&#34;https://LiaoKuoCheng.github.io/p/%E5%B1%85%E5%AE%B6%E5%9E%8B%E5%81%A5%E5%BA%B7%E6%AA%A2%E6%B8%AC%E7%B3%BB%E7%B5%B1/%E5%91%BC%E5%90%B8%E8%B3%87%E6%96%99%E5%BA%AB.png&#34;
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&gt;&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h3 id=&#34;5-成果展示&#34;&gt;5. 成果展示
&lt;/h3&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;
&lt;p&gt;呼吸停止
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&lt;/p&gt;
&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;
&lt;p&gt;跌倒可能
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    &lt;/iframe&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;/p&gt;
&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h3 id=&#34;6-心得&#34;&gt;6. 心得
&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;大學二年級時，我們三個一起加入陳啟鈞老師帶領的實驗室，
此專題是從電容布織布產學專案慢慢延伸而成的，
在此感謝我的組員們，還有學長導師指導。&lt;/p&gt;
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