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[[backpage>瀧田の卒業研究]]
#CONTENTS
**目的 [#z78b3c7b]
生体・環境センサを用い、数値からストレス値を計測.行動識別...
~
~
**開発ツールの決定 (ARを作る場合) [#m0fcb0ef]
主に使用するデバイスによってツールをインストールする。~
|使用端末|android|iOS|
||ARCore|ArToolkit|
***使用端末がEPSON開発・MOVERIO-BT300の場合 [#d1f0219d]
ARグラスとして扱いやすいものを選んだ。~
この端末はARCoreをサポートしていないのでVuforiapositionも...
なのでARの使用範囲がかなり狭いです
~
*スマートグラスを用いた行動アシスト [#ccda06db]
以降は生態環境情報の取得する方法を習得している前提で記録...
***[[センサとマイコン(Arduino, Raspberry Pi)による行動分...
~
ここでprocessing_data.py,newsensa_all.pyが正常に動いて~
デンドログラムが表示され、センサ数値が取れているようなっ...
~
**1.データ取得 [#c9661663]
&size(25){以降はproscessing_data.pyのデンドログラム表示関...
~
表示用に取得，算出するデータ~
|コード変数|now_time|location|situation|total_time|stress...
|html|Today|場所|状況|経過時間|ストレス予測値|状態|指令|...
***1.1 音声入力による現在地と状況（location,situation） [...
csvファイルに保存，デンドログラム作成に関しては先行研究あ...
ラベリングは一回しか行わないので最新がどのラベルの行動分...
今回は場所と状態の2単語をマイクで入力する~
***マイク入力のコツ！ [#c0fff484]
１．「Okgoogle」のあと1秒待ってマイクをオフ。最短で入力で...
２．「机」（1秒待つ）「パソコン」（1秒待つ）マイクオフで...
３．processing_data.pyのラベル同期の部分で秒数が指定して...
４．「鬼滅の刃」とかは入らない「千の風になって」は全部入...
~
#ref(12241.JPG)
このデンドログラムからわかるように、同じ行動＝色でラベル...
縦軸の関連度を表すユーグリッド距離を指定し，色付けされて...
そこで最新地を識別するには色別に分ける必要がある~
#leaf_rotation=0がラベルの向き、orientation="top"がクラ...
#color_threshold=xでユークリッド平方距離がx以上を同色...
#above_threshold_color="color"でユークリッド平方距離...
##最新ラベルとラベルされているデータの距離が2000以内...
dendrogram(Z, labels=df_label,leaf_rotation='vertical...
#各データのクラスター番号出力
group = fcluster(Z, 2000, criterion='distance')
groupリストには時系列でクラスター番号が格納される.つまり...
つづいてcsvファイルから必要なデータをコード内にリストで出...
df['時間'] = pd.to_datetime(df['時間'],format='%Y%m%d...
frame_time = pd.to_datetime(df['時間'],format='%Y...
gsr=df['GSR'].to_list()
snp=df['心拍数'].to_list()
loc_label=df['mic'].to_list()
list_time=frame_time.to_list()
このリストからラベルとクラスター番号を関連付けるためにリ...
loc_c = [] //入力した分だけのラベルの配列
loc_d = [] //入力した分だけのラベルのクラスター番...
loc_b = [] //クラスター番号とラベルの合体配列.サイ...
loc_label //リスト型のラベル配列
loc_num = [] //リスト型のクラスター番号配列
for num in group:
loc_num.append(num)
loc_b = list(zip(loc_num, loc_label))
このloc_bリストにクラスター番号とそのラベルがセットになっ...
for i in loc_label:
if isinstance(i, str):
loc_c.append(i)
print(loc_c)
for j,k in zip(loc_num, loc_label) :
if isinstance(k,str):
loc_d.append(j)
print(loc_d)
print("合体")
print(list(zip(loc_c,loc_d)))
#ref(12021.JPG)
上からloc_c,loc_d,ラベルとその番号がセットになったリスト
ラベルにはマイクで「机 勉強中」などつづけて入力するので...
nowpoint = group[length-1] //最新のクラスター番号
#最新地のクラスター番号を調べ、それに対応している場所を...
if not nowpoint in loc_d:
location = '不明 不明'
else:
for s,t in zip(loc_d, loc_c): //最新のクラスター...
if nowpoint == s:
location = t
#マイクで場所と状況を一度に入れているので分割
loc_sp = location.split()
#print(loc_sp)
location=loc_sp[0]
situation=loc_sp[1]
この（location）が場所、（situation）を状況、としてhtmlに...
~
~
***1.2 現在地による行動経過時間(today,total_time) [#ad961...
1.1でクラスター番号とラベリングした場所を関連付けられたの...
#ref(1201.JPG)
これはクラスター番号のリストを表示しているが，時系列で表...
最新は最後なので最新＝現在のクラスター番号は３とわかる.そ...
この時間を取得し，どう行動経過時間を求める.~
#場所が変わったかの判断と経過時間の算出
#前回と今回の値が一緒だったら時間を加算、違ったら計測...
#start_timeを用意しnow_timeと引き算して分を出す.行動...
if lastpoint != nowpoint:
print("行動変化")
start_time = now=time
else :
print("継続中")
#start_timeの算出、一個ずつ戻っていって行動変化し...
for g in range(len(group)):
if nowpoint != group[length -2-g]:
start_time = list_time[length -1-g]
break
#行動経過時間の算出
total_time=now_time-start_time
#total_time = total_time.strftime("%H:%M:%S")...0day...
print('START ' , start_time)
print('NOW ' , now_time)
print("TOTAL " , total_time)
まずnowpoint＝最新のクラスター番号とlastpoint=そのひとつ...
同じなら同じ行動が続いている、違ったら行動が変わったとい...
その2つに応じてstart_time=計測開始時刻を設定する.行動が継...
時間の演算はdatatimeを使えば簡単な引き算で求められる.
#ref(12011.JPG)
***1.3 生体センサによるストレス予測：その１ (stress_data)...
残念ながらストレス値代表LF?HFは出せなかったのでGSR,心拍の...
初期の学習データはマイク入力により決める~
ラベリング同様に数字だけを入力しそれを主観ストレス値とす...
マイク入力は一桁の数字は入らないので「ゼロ いち」と言えば...
そしてprocessing_data.pyのマイクラベルの「nan」を排除する...
（ラベル要素の長さとかで）~
そのラベルが入力された時(直前)の心拍とGSRセンサ数値、スト...
そのストレスラベル配列を新たなcsvファイル（koo.csv）に書...
決定木分析アルゴリズムにかける（平松初期研究をまるぱくり...
#ref(tree.PNG,,50%)
GSR、心拍、ストレス値のデータがいっぱいたまったらコードを...
processing_data.pyで予測値を出力させる~
この際csvファイルが毎回更新されないようにする~
#ストレス計測
#マイクが数字だったら＝ストレスアンケートだったらその...
#最新のGSR、心拍、ストレス入力の多次元配列制作
for a,b,c in zip(gsr,snp,loc_label):
if isinstance(c, str) :
if len(c.split()) == 1:
h = [a,b,int(c)]
H.insert(len(H),h)
#koo.csvに書き込む。最後のデータがひたすら書き込まれ...
#長さを比較して差分だけ書き込もう,イエア！
ds = pd.read_csv("koo.csv",encoding="SHIFT-JIS")
if len(H)>len(ds):
leng = len(H)+1-len(ds)
with open('koo.csv', 'a') as f:
writer = csv.writer(f)
for i in range(leng+1):
writer.writerow(H[-i])
#決定木プログラムにぶっこみ
text =list(gssn[length-1])
stress_data = decision_tree.tre_s(text[0],text[1])~
「stress_data」をストレス値として表示~
~
***1.3 生体センサによるストレス予測：その２(stress_data,s...
&size(20){数の微調整のため、ラズパイにarduinoIDEをインス...
~
王道：心拍からストレス値を出す~
１．心電図からRRI間隔を出す~
さんざん悩んだけどよく考えたらRRIって心拍じゃん… 1/...
２．パワースペクトル密度を算出~
詳しい理論は木下先生のの実験でも思い返して。データ数...
３．高周波（HF）と低周波（LF）の面積を求める。LF/HFでスト...
４．個人差はあるけど2以上がやばい、5以上がかなりやばいと...
~
処理はラズパイのnewsensa_all.pyのメインのところ、cnt<=5に...
~
行動時間はtotal_secondsで経過時間を秒に直し、規定値と比べ...
processing_data.pyのstate決定するとこ,ついでにここでコー...
#発動しない場合
if total_second_time < 2700 and stress_data <6.0:
if stress_data <=2.0:
state = '良好'
figure='1.png'
cope = 'No'
else :
state = '注意'
figure='2.jpg'
cope = '警告 : 危機が迫っている'
#発動する場合
else:#コーピング内容をだらだらかく
~
#ref(newsensaall.py,,だいぶ絞ったnewsensa_all_1.py)
***1.4 ３つの要素からコーピング内容決定 （cope,figure）[#...
ストレスが検知されたらコーピングを発動させる~
まず行動経過時間から長時間か短時間化を判別。~
今回は60分（1，2時間）同じ行動だと判断されたら場所に応じ...
（本人が気づかぬうちに長時間行動で身体的負担が増すことを...
また想定される場所に応じて、（ストレス感じる内容を把握）...
いろいろ調べてもコーピング内容はほぼ一緒だったので、その...
（会議中だったら休憩には入れないなど）
#ref(1131.JPG,,60%)
。~
#スプレッドシートの単語から
#if ('computer' and 'monitor') in camera11:
#とりあえずPC操作にしておいた
# cope2 = 'コンピューター操作により'
# cope3 = '休憩に入り、目を休め'
#行動識別から
if 'パソコン' in situation:
cope2 = 'コンピューター操作により'
cope3 = '休憩に入り、目を休め'
elif '会議'in situation:
cope2 = '会議中なので'
cope3 = 'ちょっと休め、耐えろ'
elif '休'in situation:
cope2 = '休憩でも'
cope3 = '止めなさい'
elif '天井'in location:
cope2 = 'お前'
cope3 = '休みすぎ'
elif 'kichen'in location:
cope2 = '打ち合わせより'
cope3 = '止めた方がいいんじゃない'
else:
cope2 = 'その他の行動により'
cope3 = '気分展開しよう'
#とりあえす経過時間が長かった(90分以上,30分以上,それ...
if int(total_time.total_seconds()) > 2400:
print("長すぎ")
cope1 = '長時間行動より'
elif int(total_time.total_seconds()) > 1800:
print("長時間行動")
cope1 = '長時間行動と'
else:
print("短時間労働")
cope1 = '行動は短いが'
#cope3 = '行動を止めたほうがいい'
state = '要注意、コーピングを実行'
figure = '5.jpg'
cope= cope1+cope2+cope3
**2.ウェブ表示法アシスト：GooGle経由の場合 [#c37f58b5]
&size(15){追記：pyにhtml直書きにしてテキストファイル経由...
今回は取得したデータを用いて行動アシスト表示の制作に入る~
データをドライブに保存し，自身のPCでcsvファイルにログを備...
流れはcsvファイルを編集するコード（py），表示されるウェブ...
#ref(87.JPG,,70%)
１．収集したデータをもとに表示する文字を作成（選択）~
２．processing_data.py内で編集、htmlファイルの文字を書き...
３．htmlふぁいるができる~
４．PC（Windowsの場合）htmlがある📁のパスを通す.~
Internet Information service (IIS)のDefault WebSiteの...
さらに「既定のドキュメント」に追加.~
５．こうするとPCと同一Wi-Fi内でのみ「http://(PCの物理アド...
~
・py内のhtmlファイル編集~
・ストレスの変化を確かめる記録を作成~
#コーピング発動html
opendata = r"C:/Users/wasaza/Desktop/nana/nan.html"
with open(opendata, mode='w+', encoding="utf_8") as f:
data_line4=('<!DOCTYPE html>\n<head>\n<meta http-...
data_line5=('<br>\n</div>\n</body>\n<img src=' + ...
data_lines=('場所 :' + location + '<br>\n状況 :' ...
data_lines2 = ('ストレス予測値 :' + str(stress_da...
data_lines3=('Today :' + str(now_time) + '<br>\n')
f.write(data_line4)
f.write(data_lines3)
f.write(data_lines)
f.write(data_lines2)
f.write(data_line5)
#記録
with open('foo.csv', 'a') as f:
writer = csv.writer(f)
G = [now_time,datetime.now().strftime("%H:%...
writer.writerow(G)
~
GooGleスプレッドシート云々はIoTのページ見ろ~
ラズパイ，グラス，実行PC（個人のノーパソで十分）を同一Wi-...
***ストレス値の記録 [#oe03e3c4]
じっさいにコーピングを実行したらストレス値は下がるのか記...
記録するのはデータ取得した時刻，html更新した時刻、LF/HF値...
それらからストレス値の経緯をみる~
~
・IISの設定
#ref(11102.JPG,,50%)
・実際表示されたhtml
#ref(13.JPG)
winscpのミラーリング機能を使ったら時間限定で~
パソコンで変更しても研究室のサーバーから発信できたので~
学外のスマートグラスでも見れるようになった~
~
~
**3.ウェブ表示法アシスト：Google経由しない場合 [#a17a2d66]
MOVERIOがAndroidなのをいいことにデザリングして同一wifi外...
研究室のサーバーにラスパイからデータを送信する。~
送信した段階でエクセルファイルに書き込む。processing_data...
めんどい~
#ref(arg2.JPG,,80%)
***データの流れ [#b64087fd]
０．サーバー側のserver.pyと、ラズパイ側のsendata.pyをソケ...
１．newsensa_all.pyでマイク以外のセンサデータを30秒毎取得...
２．sendata.pyでjsonファイルが生成されたらサーバーに送信...
３．送られてきたデータサイズでセンサデータかマイクデータ...
４．processing_data.pyでxlsxファイルにアクセス、新規デー...
５．コーピングしたか（１，０）とかLH/HFとかをストレスログ...
６．同フォルダにあるhttps通信設定したhtmlファイルが更新さ...
~
~
***MOVERIOにhtmlを映す方法 [#i5d236cb]
１．htmlをhttps通信で公開~
２．何らかのスマホ（デザリングしたスマホ？）で開く~
３．そのスマホにAuto Refreshアプリをダウンローそしてchrom...
４．そのスマホとMOVERIOをミラキャスト。スマホはAndroidが...
５．つまりMOVERIOにスマホ画面を表示させる。~
~
**使ったコード全部 [#s8144bcb]
江崎のドライブに全部ある、はず
江崎のドライブに全部ある、はず~
・raspberry pi (python)
graph_maker.py
new_sensaall_esk.py
gasmic_esk.py
他importしたモジュールなど
・PC(python)
processing_data.py
client_secret.json
decision_tree.py
koo.csv
fordend.csv
graf.py(?)
graph_maker.py
make.@y(?)
map.html
model.bin
-html-
winscp
nan.html
opendata.txt
textwinscp.txt
web.config
5.png
終了行:
[[backpage>瀧田の卒業研究]]
#CONTENTS
**目的 [#z78b3c7b]
生体・環境センサを用い、数値からストレス値を計測.行動識別...
~
~
**開発ツールの決定 (ARを作る場合) [#m0fcb0ef]
主に使用するデバイスによってツールをインストールする。~
|使用端末|android|iOS|
||ARCore|ArToolkit|
***使用端末がEPSON開発・MOVERIO-BT300の場合 [#d1f0219d]
ARグラスとして扱いやすいものを選んだ。~
この端末はARCoreをサポートしていないのでVuforiapositionも...
なのでARの使用範囲がかなり狭いです
~
*スマートグラスを用いた行動アシスト [#ccda06db]
以降は生態環境情報の取得する方法を習得している前提で記録...
***[[センサとマイコン(Arduino, Raspberry Pi)による行動分...
~
ここでprocessing_data.py,newsensa_all.pyが正常に動いて~
デンドログラムが表示され、センサ数値が取れているようなっ...
~
**1.データ取得 [#c9661663]
&size(25){以降はproscessing_data.pyのデンドログラム表示関...
~
表示用に取得，算出するデータ~
|コード変数|now_time|location|situation|total_time|stress...
|html|Today|場所|状況|経過時間|ストレス予測値|状態|指令|...
***1.1 音声入力による現在地と状況（location,situation） [...
csvファイルに保存，デンドログラム作成に関しては先行研究あ...
ラベリングは一回しか行わないので最新がどのラベルの行動分...
今回は場所と状態の2単語をマイクで入力する~
***マイク入力のコツ！ [#c0fff484]
１．「Okgoogle」のあと1秒待ってマイクをオフ。最短で入力で...
２．「机」（1秒待つ）「パソコン」（1秒待つ）マイクオフで...
３．processing_data.pyのラベル同期の部分で秒数が指定して...
４．「鬼滅の刃」とかは入らない「千の風になって」は全部入...
~
#ref(12241.JPG)
このデンドログラムからわかるように、同じ行動＝色でラベル...
縦軸の関連度を表すユーグリッド距離を指定し，色付けされて...
そこで最新地を識別するには色別に分ける必要がある~
#leaf_rotation=0がラベルの向き、orientation="top"がクラ...
#color_threshold=xでユークリッド平方距離がx以上を同色...
#above_threshold_color="color"でユークリッド平方距離...
##最新ラベルとラベルされているデータの距離が2000以内...
dendrogram(Z, labels=df_label,leaf_rotation='vertical...
#各データのクラスター番号出力
group = fcluster(Z, 2000, criterion='distance')
groupリストには時系列でクラスター番号が格納される.つまり...
つづいてcsvファイルから必要なデータをコード内にリストで出...
df['時間'] = pd.to_datetime(df['時間'],format='%Y%m%d...
frame_time = pd.to_datetime(df['時間'],format='%Y...
gsr=df['GSR'].to_list()
snp=df['心拍数'].to_list()
loc_label=df['mic'].to_list()
list_time=frame_time.to_list()
このリストからラベルとクラスター番号を関連付けるためにリ...
loc_c = [] //入力した分だけのラベルの配列
loc_d = [] //入力した分だけのラベルのクラスター番...
loc_b = [] //クラスター番号とラベルの合体配列.サイ...
loc_label //リスト型のラベル配列
loc_num = [] //リスト型のクラスター番号配列
for num in group:
loc_num.append(num)
loc_b = list(zip(loc_num, loc_label))
このloc_bリストにクラスター番号とそのラベルがセットになっ...
for i in loc_label:
if isinstance(i, str):
loc_c.append(i)
print(loc_c)
for j,k in zip(loc_num, loc_label) :
if isinstance(k,str):
loc_d.append(j)
print(loc_d)
print("合体")
print(list(zip(loc_c,loc_d)))
#ref(12021.JPG)
上からloc_c,loc_d,ラベルとその番号がセットになったリスト
ラベルにはマイクで「机 勉強中」などつづけて入力するので...
nowpoint = group[length-1] //最新のクラスター番号
#最新地のクラスター番号を調べ、それに対応している場所を...
if not nowpoint in loc_d:
location = '不明 不明'
else:
for s,t in zip(loc_d, loc_c): //最新のクラスター...
if nowpoint == s:
location = t
#マイクで場所と状況を一度に入れているので分割
loc_sp = location.split()
#print(loc_sp)
location=loc_sp[0]
situation=loc_sp[1]
この（location）が場所、（situation）を状況、としてhtmlに...
~
~
***1.2 現在地による行動経過時間(today,total_time) [#ad961...
1.1でクラスター番号とラベリングした場所を関連付けられたの...
#ref(1201.JPG)
これはクラスター番号のリストを表示しているが，時系列で表...
最新は最後なので最新＝現在のクラスター番号は３とわかる.そ...
この時間を取得し，どう行動経過時間を求める.~
#場所が変わったかの判断と経過時間の算出
#前回と今回の値が一緒だったら時間を加算、違ったら計測...
#start_timeを用意しnow_timeと引き算して分を出す.行動...
if lastpoint != nowpoint:
print("行動変化")
start_time = now=time
else :
print("継続中")
#start_timeの算出、一個ずつ戻っていって行動変化し...
for g in range(len(group)):
if nowpoint != group[length -2-g]:
start_time = list_time[length -1-g]
break
#行動経過時間の算出
total_time=now_time-start_time
#total_time = total_time.strftime("%H:%M:%S")...0day...
print('START ' , start_time)
print('NOW ' , now_time)
print("TOTAL " , total_time)
まずnowpoint＝最新のクラスター番号とlastpoint=そのひとつ...
同じなら同じ行動が続いている、違ったら行動が変わったとい...
その2つに応じてstart_time=計測開始時刻を設定する.行動が継...
時間の演算はdatatimeを使えば簡単な引き算で求められる.
#ref(12011.JPG)
***1.3 生体センサによるストレス予測：その１ (stress_data)...
残念ながらストレス値代表LF?HFは出せなかったのでGSR,心拍の...
初期の学習データはマイク入力により決める~
ラベリング同様に数字だけを入力しそれを主観ストレス値とす...
マイク入力は一桁の数字は入らないので「ゼロ いち」と言えば...
そしてprocessing_data.pyのマイクラベルの「nan」を排除する...
（ラベル要素の長さとかで）~
そのラベルが入力された時(直前)の心拍とGSRセンサ数値、スト...
そのストレスラベル配列を新たなcsvファイル（koo.csv）に書...
決定木分析アルゴリズムにかける（平松初期研究をまるぱくり...
#ref(tree.PNG,,50%)
GSR、心拍、ストレス値のデータがいっぱいたまったらコードを...
processing_data.pyで予測値を出力させる~
この際csvファイルが毎回更新されないようにする~
#ストレス計測
#マイクが数字だったら＝ストレスアンケートだったらその...
#最新のGSR、心拍、ストレス入力の多次元配列制作
for a,b,c in zip(gsr,snp,loc_label):
if isinstance(c, str) :
if len(c.split()) == 1:
h = [a,b,int(c)]
H.insert(len(H),h)
#koo.csvに書き込む。最後のデータがひたすら書き込まれ...
#長さを比較して差分だけ書き込もう,イエア！
ds = pd.read_csv("koo.csv",encoding="SHIFT-JIS")
if len(H)>len(ds):
leng = len(H)+1-len(ds)
with open('koo.csv', 'a') as f:
writer = csv.writer(f)
for i in range(leng+1):
writer.writerow(H[-i])
#決定木プログラムにぶっこみ
text =list(gssn[length-1])
stress_data = decision_tree.tre_s(text[0],text[1])~
「stress_data」をストレス値として表示~
~
***1.3 生体センサによるストレス予測：その２(stress_data,s...
&size(20){数の微調整のため、ラズパイにarduinoIDEをインス...
~
王道：心拍からストレス値を出す~
１．心電図からRRI間隔を出す~
さんざん悩んだけどよく考えたらRRIって心拍じゃん… 1/...
２．パワースペクトル密度を算出~
詳しい理論は木下先生のの実験でも思い返して。データ数...
３．高周波（HF）と低周波（LF）の面積を求める。LF/HFでスト...
４．個人差はあるけど2以上がやばい、5以上がかなりやばいと...
~
処理はラズパイのnewsensa_all.pyのメインのところ、cnt<=5に...
~
行動時間はtotal_secondsで経過時間を秒に直し、規定値と比べ...
processing_data.pyのstate決定するとこ,ついでにここでコー...
#発動しない場合
if total_second_time < 2700 and stress_data <6.0:
if stress_data <=2.0:
state = '良好'
figure='1.png'
cope = 'No'
else :
state = '注意'
figure='2.jpg'
cope = '警告 : 危機が迫っている'
#発動する場合
else:#コーピング内容をだらだらかく
~
#ref(newsensaall.py,,だいぶ絞ったnewsensa_all_1.py)
***1.4 ３つの要素からコーピング内容決定 （cope,figure）[#...
ストレスが検知されたらコーピングを発動させる~
まず行動経過時間から長時間か短時間化を判別。~
今回は60分（1，2時間）同じ行動だと判断されたら場所に応じ...
（本人が気づかぬうちに長時間行動で身体的負担が増すことを...
また想定される場所に応じて、（ストレス感じる内容を把握）...
いろいろ調べてもコーピング内容はほぼ一緒だったので、その...
（会議中だったら休憩には入れないなど）
#ref(1131.JPG,,60%)
。~
#スプレッドシートの単語から
#if ('computer' and 'monitor') in camera11:
#とりあえずPC操作にしておいた
# cope2 = 'コンピューター操作により'
# cope3 = '休憩に入り、目を休め'
#行動識別から
if 'パソコン' in situation:
cope2 = 'コンピューター操作により'
cope3 = '休憩に入り、目を休め'
elif '会議'in situation:
cope2 = '会議中なので'
cope3 = 'ちょっと休め、耐えろ'
elif '休'in situation:
cope2 = '休憩でも'
cope3 = '止めなさい'
elif '天井'in location:
cope2 = 'お前'
cope3 = '休みすぎ'
elif 'kichen'in location:
cope2 = '打ち合わせより'
cope3 = '止めた方がいいんじゃない'
else:
cope2 = 'その他の行動により'
cope3 = '気分展開しよう'
#とりあえす経過時間が長かった(90分以上,30分以上,それ...
if int(total_time.total_seconds()) > 2400:
print("長すぎ")
cope1 = '長時間行動より'
elif int(total_time.total_seconds()) > 1800:
print("長時間行動")
cope1 = '長時間行動と'
else:
print("短時間労働")
cope1 = '行動は短いが'
#cope3 = '行動を止めたほうがいい'
state = '要注意、コーピングを実行'
figure = '5.jpg'
cope= cope1+cope2+cope3
**2.ウェブ表示法アシスト：GooGle経由の場合 [#c37f58b5]
&size(15){追記：pyにhtml直書きにしてテキストファイル経由...
今回は取得したデータを用いて行動アシスト表示の制作に入る~
データをドライブに保存し，自身のPCでcsvファイルにログを備...
流れはcsvファイルを編集するコード（py），表示されるウェブ...
#ref(87.JPG,,70%)
１．収集したデータをもとに表示する文字を作成（選択）~
２．processing_data.py内で編集、htmlファイルの文字を書き...
３．htmlふぁいるができる~
４．PC（Windowsの場合）htmlがある📁のパスを通す.~
Internet Information service (IIS)のDefault WebSiteの...
さらに「既定のドキュメント」に追加.~
５．こうするとPCと同一Wi-Fi内でのみ「http://(PCの物理アド...
~
・py内のhtmlファイル編集~
・ストレスの変化を確かめる記録を作成~
#コーピング発動html
opendata = r"C:/Users/wasaza/Desktop/nana/nan.html"
with open(opendata, mode='w+', encoding="utf_8") as f:
data_line4=('<!DOCTYPE html>\n<head>\n<meta http-...
data_line5=('<br>\n</div>\n</body>\n<img src=' + ...
data_lines=('場所 :' + location + '<br>\n状況 :' ...
data_lines2 = ('ストレス予測値 :' + str(stress_da...
data_lines3=('Today :' + str(now_time) + '<br>\n')
f.write(data_line4)
f.write(data_lines3)
f.write(data_lines)
f.write(data_lines2)
f.write(data_line5)
#記録
with open('foo.csv', 'a') as f:
writer = csv.writer(f)
G = [now_time,datetime.now().strftime("%H:%...
writer.writerow(G)
~
GooGleスプレッドシート云々はIoTのページ見ろ~
ラズパイ，グラス，実行PC（個人のノーパソで十分）を同一Wi-...
***ストレス値の記録 [#oe03e3c4]
じっさいにコーピングを実行したらストレス値は下がるのか記...
記録するのはデータ取得した時刻，html更新した時刻、LF/HF値...
それらからストレス値の経緯をみる~
~
・IISの設定
#ref(11102.JPG,,50%)
・実際表示されたhtml
#ref(13.JPG)
winscpのミラーリング機能を使ったら時間限定で~
パソコンで変更しても研究室のサーバーから発信できたので~
学外のスマートグラスでも見れるようになった~
~
~
**3.ウェブ表示法アシスト：Google経由しない場合 [#a17a2d66]
MOVERIOがAndroidなのをいいことにデザリングして同一wifi外...
研究室のサーバーにラスパイからデータを送信する。~
送信した段階でエクセルファイルに書き込む。processing_data...
めんどい~
#ref(arg2.JPG,,80%)
***データの流れ [#b64087fd]
０．サーバー側のserver.pyと、ラズパイ側のsendata.pyをソケ...
１．newsensa_all.pyでマイク以外のセンサデータを30秒毎取得...
２．sendata.pyでjsonファイルが生成されたらサーバーに送信...
３．送られてきたデータサイズでセンサデータかマイクデータ...
４．processing_data.pyでxlsxファイルにアクセス、新規デー...
５．コーピングしたか（１，０）とかLH/HFとかをストレスログ...
６．同フォルダにあるhttps通信設定したhtmlファイルが更新さ...
~
~
***MOVERIOにhtmlを映す方法 [#i5d236cb]
１．htmlをhttps通信で公開~
２．何らかのスマホ（デザリングしたスマホ？）で開く~
３．そのスマホにAuto Refreshアプリをダウンローそしてchrom...
４．そのスマホとMOVERIOをミラキャスト。スマホはAndroidが...
５．つまりMOVERIOにスマホ画面を表示させる。~
~
**使ったコード全部 [#s8144bcb]
江崎のドライブに全部ある、はず
江崎のドライブに全部ある、はず~
・raspberry pi (python)
graph_maker.py
new_sensaall_esk.py
gasmic_esk.py
他importしたモジュールなど
・PC(python)
processing_data.py
client_secret.json
decision_tree.py
koo.csv
fordend.csv
graf.py(?)
graph_maker.py
make.@y(?)
map.html
model.bin
-html-
winscp
nan.html
opendata.txt
textwinscp.txt
web.config
5.png
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