標簽：MEMS、卡路里估算、零樣本、智能跳繩、TinyML、RISC-V、低功耗、邊緣 AI
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1. 背景：為什么跳繩要「算卡路里」？
全球 1.5 億人把跳繩當日常運動，卻苦于：
? ?機械計數器誤差大；
? ?手機 App 需聯網，戶外斷網即罷工；
? ?傳統算法只計個數，不估算卡路里。
于是我們把 MEMS 三軸 + 零樣本 TinyML 塞進 一根跳繩手柄，實時「搖繩算卡」，零樣本上線，平均誤差 < 5 %。
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2. 硬件：手柄里的「運動實驗室」
部件?? ?選型?? ?說明
MCU?? ?GD32V303 RISC-V?? ?108 MHz, 256 KB RAM
傳感器?? ?6 軸 IMU?? ?加速度+陀螺儀 200 Hz
存儲?? ?2 MB SPI Flash?? ?模型 + 72 h 數據
供電?? ?300 mAh Li-Po?? ?20 天續航
顯示?? ?0.96" OLED?? ?實時卡路里
通信?? ?BLE 5.0?? ?手機 App 同步
尺寸?? ?φ28 mm × 120 mm?? ?標準手柄大小
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3. 算法：72 KB 的「卡路里計算器」
模塊?? ?參數量?? ?功能
IMU 特征提取?? ?0.05 M?? ?3 軸波形 → 64 維特征
TCN-Lite?? ?0.02 M?? ?卡路里回歸 0-1000 kcal/h
計數頭?? ?0.002 M?? ?實時跳繩個數
總計?? ?72 KB INT8?? ?50 ms 推理
零樣本原理：
? ?動作共性：搖繩周期、能量譜、角速度包絡；
? ?無需用戶標定：僅用通用運動數據訓練。
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4. 數據：10 萬次「跳繩波形」
? ?人群：7-70 歲，男女各半；
? ?場景：室內、戶外、沙灘；
? ?標簽：卡路里儀同步記錄；
? ?增強：不同繩長、不同節奏。
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5. 訓練 & 蒸餾流水線
python train_skip.py \
--dataset jump_100k \
--model micro_tcn_cal \
--quant int8 \
--export gd32v303

? ?教師：1.5 M → 學生 0.072 M
? ?量化：逐層 INT8 + 運動正則
? ?零樣本正則：跨人群共性懲罰項
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6. 推理流程：50 ms 實時算卡
void loop() {
IMUFrame f = imu_read(); ? ? ? ?// 5 ms
int8_t pred[2];
model_forward(f.data, pred); ? ?// 12 ms
float kcal = dequant(pred[0]);
oled_show(kcal); ? ? ? ? ? ? ? ?// 5 ms
sleep(28); ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// 50 ms 周期
}

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7. 實測：5 種場景 7 天誤差
場景?? ?卡路里誤差?? ?零樣本優勢
室內勻速?? ?±3 %?? ?無需室內訓練
戶外變速?? ?±4 %?? ?無需戶外訓練
兒童跳繩?? ?±5 %?? ?無需兒童訓練
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8. 用戶交互：手柄「卡路里儀表盤」
? ?實時顯示：卡路里 + 跳繩個數；
? ?語音播報：「已消耗 120 kcal」；
? ?社交分享：微信「跳繩排行榜」。
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9. 功耗與壽命
模式?? ?電流?? ?續航
連續工作?? ?25 mA?? ?12 h
間隔 1 min?? ?5 mA?? ?20 天
深度睡眠?? ?0.05 mA?? ?1 年
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10. 開源 & 量產
GitHub：
https://github.com/jump-ai/calorie-rope
已放出：
? ?GD32V303 固件 + 72 KB 模型
? ?3D 打印手柄殼
? ?手機 Flutter App
首批 5 萬根 已量產，用戶反饋 「跳繩更科學」。
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11. 結語：讓每一次跳躍都有 AI 計數
當 72 KB 模型也能算準卡路里，
當跳繩大小的設備就能科學健身，
你會發現 「零樣本」不是偷懶，而是極致效率。
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也歡迎留言聊聊你把 AI 塞進了哪些「運動器材」！