Turinys:
- Prekės
- 1 žingsnis: įsigykite PCB savo projektams
- 2 žingsnis: Apie „HuskyLens“modulį
- 3 žingsnis: Apie „RYLR907 LoRa“modulį
- 4 veiksmas: siųstuvo ir imtuvo sekcijų nustatymas
- 5 žingsnis: modulių kodavimas
- 6 žingsnis: Nuorodos tikrinimas
Video: Dirbtinis intelektas ir vaizdo atpažinimas naudojant „HuskyLens“: 6 žingsniai (su nuotraukomis)
2024 Autorius: John Day | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2024-01-30 10:44
Ei, kas vyksta, vaikinai! Akarsh čia iš CETech.
Šiame projekte apžvelgsime „DFRobot“„HuskyLens“. Tai dirbtiniu intelektu varomas fotoaparato modulis, galintis atlikti kelias dirbtinio intelekto operacijas, tokias kaip veido atpažinimas, objektų atpažinimas ir linijų atpažinimas ir tt. Jis yra šiek tiek panašus į „MatchX“modulį, kurį aptarėme jau kurį laiką šiame projekte. Kadangi „MatchX“modulis buvo šiek tiek brangus, nusprendžiau savarankiškai padaryti kažką panašaus ir tam aš radau „HuskyLens“kaip puikų pasirinkimą, nes jis yra pigesnis nei „MatchX“modulis ir gali padaryti viską, ką gali „MatchX“, išskyrus vieną, t. perduosime duomenis ir tuo tikslu sujungsime „Huskylens“modulį su „RyaLR907 LoRa“moduliu iš „Reyax“ir mums bus gerai. Po sąsajos mes naudosime šį „HuskyLens“, norėdami aptikti objektą ir nusiųsti tuos aptiktus duomenis naudodami „LoRa“modulį į kitą „LoRa“modulį imtuvo pusėje.
Taigi dabar pereikime prie linksmosios dalies.
Prekės
Naudotos dalys:
„Husky Lens“:
„Reyax RYLR907“:
„Firebeetle ESP8266“:
„Arduino“:
1 žingsnis: įsigykite PCB savo projektams
Norėdami pigiai užsisakyti PCB internetu, turite patikrinti PCBWAY!
Jūs gausite 10 geros kokybės PCB, pagamintų ir pristatytų prie jūsų namų slenksčio pigiai. Taip pat gausite nuolaidą pristatydami pirmąjį užsakymą. Įkelkite „Gerber“failus į PCBWAY, kad jie būtų pagaminti kokybiškai ir greitai. Patikrinkite jų internetinę „Gerber“peržiūros funkciją. Turėdami atlygio taškų, galite nemokamai gauti dovanų iš jų dovanų parduotuvės.
2 žingsnis: Apie „HuskyLens“modulį
„HuskyLens“yra lengvai naudojamas dirbtinio intelekto mašinos regėjimo jutiklis, turintis 6 integruotas funkcijas: veido atpažinimą, objektų sekimą, objektų atpažinimą, linijų sekimą, spalvų aptikimą ir žymų aptikimą. Tai gana tvarkingas modulis, kurio priekinėje pusėje yra kamera, o galinėje pusėje - LCD ekranas ir 3 šviesos diodai (2 balti ir 1 RGB), kuriuos galima valdyti naudojant programinę įrangą. Jame yra du mygtukai, vienas - slankiklis, skirtas perjungti veikimo režimus, ir mygtukas, skirtas fotografuoti ir sužinoti apie objektus priešais kamerą. Kuo daugiau jis mokosi, tuo protingesnis. Naujos kartos AI lustas leidžia „HuskyLens“aptikti veidus 30 kadrų per sekundę greičiu. Per UART / I2C prievadą „HuskyLens“gali prisijungti prie „Arduino“, „Raspberry Pi“arba „micro: bit“, kad padėtų jums kurti labai kūrybiškus projektus, nežaisti naudojant sudėtingus algoritmus.
Jo techninės specifikacijos yra šios:
- Procesorius: Kendryte K210
-
Vaizdo jutiklis:
- SEN0305 „Husky“objektyvas: OV2640 (2,0 megapikselių kamera)
- SEN0336 „HuskyLens PRO“: OV5640 (5.0 megapikselių kamera)
- Maitinimo įtampa: 3.3 ~ 5.0V
- Dabartinis suvartojimas (TYP): 320mA3.3V, [email protected] (veido atpažinimo režimas; 80% foninio apšvietimo ryškumo; užpildymo lemputė išjungta)
- Ryšio sąsaja: UART; I2C
- Ekranas: 2,0 colių IPS ekranas su 320*240 raiška
- Integruoti algoritmai: veido atpažinimas, objektų stebėjimas, objektų atpažinimas, linijų stebėjimas, spalvų atpažinimas, žymų atpažinimas
- Matmenys: 52mm44.5mm / 2.051.75"
Produkto nuoroda:
3 žingsnis: Apie „RYLR907 LoRa“modulį
RYLR907 siųstuvo-imtuvo modulyje yra Lora tolimojo modemo modulis, užtikrinantis itin plataus diapazono ryšį ir aukštą atsparumą trukdžiams, tuo pačiu sumažinant srovės suvartojimą. Jis tiekiamas su galingu „Semtech SX1262“varikliu, turinčiu puikų blokavimo atsparumą. RYLR907 turi mažą priėmimo srovę ir gali aptikti kanalo judesį, kad įjungtų energiją taupantį CAD priėmimo režimą. Jis yra labai jautrus ir gali būti lengvai valdomas naudojant AT komandas. Be visų aukščiau paminėtų funkcijų, jis turi įmontuotą anteną ir naudoja AES128 duomenų šifravimą. Dėl visų šių funkcijų jis tinka daiktų interneto programoms, mobiliai įrangai, namų apsaugai ir kt.
Jis gali būti naudojamas perduoti duomenis tam tikru atstumu kilometrais, kad būtų be interneto ar kitų dalykų. Taigi mes naudosime šį „LoRa“modulį, kad perduotume „HuskyLens“surinktus duomenis iš siųstuvo galo į imtuvo galą. Norėdami gauti išsamią informaciją apie RYLR907 modulio technines specifikacijas, galite pereiti prie jo duomenų lapo iš čia.
Produkto nuoroda:
4 veiksmas: siųstuvo ir imtuvo sekcijų nustatymas
Šiame etape mes atliksime projekto jungčių dalį. Pirma, mes sujungsime „HuskyLens“su „RYLR907 LoRa“moduliu, o tai padarys siųstuvo pusę, o po to „LoRa“modulį prijungsime prie ESP8266, kad imtuvas gautųsi, o tai priims siųstuvo siunčiamus duomenis ir rodys juos „Arduino IDE“serijos monitorius.
„HuskyLens“prijungimo prie „LoRa“modulio veiksmai yra šie:
- Prijunkite „HuskyLens“Vcc ir GND kaiščius atitinkamai prie „Arduino“5V ir GND.
- Prijunkite „HuskyLens“kaiščius R ir T prie „Arduino“kaiščio Nr. 11 ir 10.
- Dabar paimkite „LoRa“modulį ir prijunkite jo Vcc kaištį prie „Arduino“3,3 V išvesties, o GND kaištį - prie „Arduino“GND.
- Prijunkite RYLR907 Rx kaištį prie „Arduino“kaiščio per rezistorių, kaip parodyta aukščiau esančioje schemoje. Rezistorių tinklas reikalingas, nes „Arduino“veikia 5 V logikos lygiu, o „RYLR907“veikia 3,3 V logikos lygmeniu, todėl naudojami šie rezistoriai, siekiant sumažinti nuo 5 V iki 3,3 V.
Tokiu būdu užbaigiamas siųstuvo skyrius, ty „HuskyLens“jungtys.
Dabar imtuvo skyriuje mums reikia ESP8266, kad galėtume valdyti LoRa modulį, kad gautų perduotus duomenis. Ryšiai, kuriuos reikia atlikti šiuo tikslu, yra šie:
- Prijunkite „LoRa“modulio Vcc ir GND kaiščius prie ESP8266 3.3V ir GND kaiščio.
- Prijunkite GPIO 15 kaištį prie LoRa Rx kaiščio ir GPIO 13 kaištį prie RYLR907 modulio Tx kaiščio.
Tokiu būdu imtuvo pusės jungtys yra baigtos, mums tereikia prijungti modulius prie kompiuterio ir įkelti projekto kodus. Išsamų čia naudojamo „LoRa“modulio aprašą ir jungtis, kurias reikia atlikti imtuvo gale, galite peržiūrėti aukščiau esančiame vaizdo įraše.
5 žingsnis: modulių kodavimas
Kadangi abiejų sekcijų jungtys yra padarytos. Dabar lieka tik prijungti „Arduino“ir ESP prie kompiuterio ir įkelti projekto kodus po vieną. Projekto kodus galite gauti apsilankę „Github“puslapyje.
- Atsisiųskite „GusHub“puslapyje esančią „HuskyLens“biblioteką ir įdiekite ją į „Arduino IDE“.
- Dabar atidarykite failą pavadinimu „Arduino Husky Lens Lora Code.ino“- tai kodas, kurį reikia įkelti į „Arduino“, kad gautumėte duomenis iš „HuskyLens“ir nusiųstumėte jį į imtuvą. Nukopijuokite šį kodą ir įklijuokite jį į „Arduino IDE“.
- Prijunkite „Arduino“prie kompiuterio, pasirinkite tinkamą plokštę ir COM prievadą ir paspauskite įkėlimo mygtuką, kai tik kodas bus įkeltas, galėsite atjungti „Arduino“.
Tokiu būdu užbaigiama siųstuvo galo kodavimo dalis. Dabar galite prijungti ESP modulį, kuris kartu su „LoRa“bus naudojamas kaip imtuvas.
- Prijungę ESP prie kompiuterio, dar kartą atidarykite „Github“puslapį ir nukopijuokite kodą į failą pavadinimu „ESP8266 LoRa Text.ino“, kurį reikia įkelti į ESP8266.
- Įklijuokite kodą į IDE. Pasirinkite tinkamą COM prievadą ir plokštę ir paspauskite įkėlimo mygtuką.
Kai kodas įkeliamas, esate pasiruošę naudoti sąranką.
6 žingsnis: Nuorodos tikrinimas
Kai tik kodas bus įkeltas į abu modulius, mes galime patikrinti nuorodą, iš pradžių atidarydami nuoseklųjį monitorių, jis parodys pranešimą, pvz., „Nėra bloko ar rodyklės ekrane“. Tai reiškia, kad „HuskyLens“nesužinojo apie rodomą objektą. Objektas matomas pirmą kartą ir objektyvas jo neatpažįsta. Taigi, kad jis atpažintų jam parodytą objektą ar veidą. Turime parodyti „HuskyLens“objektą ir, kai tik jis pripažins jam rodomą objektą, paspauskite mokymosi mygtuką (paspauskite mygtuką), „HuskyLens“sužinos apie objektą ir privers jį atpažinti objektą, kai yra kažkas panašaus į išmoktą objektą parodytas. Dabar, kai „HuskyLens“sužinojo apie objektą, jis atsiųs duomenis apie matomą objektą ir kad LoRa gauti duomenys imtuvo gale bus rodomi serijos monitoriuje.
Tokiu būdu mes galime naudoti dirbtiniu intelektu varomą „HuskyLens“objektams atpažinti, rinkti duomenis apie juos, o „LoRa“modulio pagalba perduoti surinktus duomenis į kitą „LoRa“modulį, esantį už kelių kilometrų.
Taigi tai yra pamoka, tikiuosi, kad jums patiko.
Rekomenduojamas:
Vaizdo atpažinimas naudojant „K210“plokštes ir „Arduino IDE/Micropython“: 6 žingsniai (su nuotraukomis)
Vaizdo atpažinimas naudojant „K210“plokštes ir „Arduino IDE/Micropython“: aš jau parašiau vieną straipsnį apie tai, kaip paleisti „OpenMV“demonstracinę versiją „Sipeed Maix Bit“, taip pat padariau vaizdo įrašą apie objekto aptikimo demonstraciją su šia lenta. Vienas iš daugelio žmonių užduotų klausimų - kaip aš galiu atpažinti objektą, kurio neuronų tinklas nėra
Vaizdo apdorojimas naudojant „Raspberry Pi“: „OpenCV“ir vaizdo spalvų atskyrimo diegimas: 4 veiksmai
Vaizdo apdorojimas naudojant „Raspberry Pi“: „OpenCV“ir vaizdo spalvų atskyrimo diegimas: Šis įrašas yra pirmasis iš kelių vaizdo apdorojimo vadovėlių, kurie turi būti sekami. Mes atidžiau pažvelgsime į vaizdo taškus, sudarančius vaizdą, sužinosime, kaip įdiegti „OpenCV“į „Raspberry Pi“, taip pat rašome bandomuosius scenarijus, kad galėtume užfiksuoti vaizdą ir
Stalo žaidimas Dirbtinis intelektas: „Minimax“algoritmas: 8 žingsniai
Stalo žaidimas Dirbtinis intelektas: „Minimax“algoritmas: Ar kada susimąstėte, kaip sukurti kompiuteriai, prieš kuriuos žaidžiate šachmatais ar šaškėmis? Neskubėkite ieškoti šios instrukcijos, nes ji parodys, kaip sukurti paprastą, bet veiksmingą dirbtinį intelektą (AI) naudojant „Minimax“algoritmą! Naudodamiesi t
Dirbtinis intelektas jūsų robotui: 7 žingsniai
Dirbtinis intelektas jūsų robotui: priversti robotą judėti ir priversti jį galvoti yra skirtingos užduotys. Žmonėms smulkius judesius kontroliuoja smegenėlės, o veiksmus ir sprendimų priėmimą - didelės smegenys. Jei skaitote tai, tikriausiai jau turite robotą ir galite valdyti
Vaizdo atpažinimas naudojant „TensorFlow“„Raspberry Pi“: 6 žingsniai
Vaizdo atpažinimas naudojant „TensorFlow“„Raspberry Pi“: „Google TensorFlow“yra atviro kodo programinės įrangos biblioteka, skirta skaitmeniniams skaičiavimams, naudojant duomenų srauto diagramas. „Google“ją naudoja įvairiose mašinų mokymosi ir giliųjų mokymosi technologijų srityse. „TensorFlow“iš pradžių sukūrė „Google Brai“