Tekoäly ja kuvan tunnistus HuskyLens -objektiivilla: 6 vaihetta (kuvilla)

2024 Kirjoittaja: John Day | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2024-01-30 08:59

Hei, mitä kuuluu, kaverit! Akarsh täällä CETechistä.

Tässä projektissa aiomme tarkastella DFRobotin HuskyLens -objektiivia. Se on tekoälykäyttöinen kameramoduuli, joka pystyy suorittamaan useita tekoälyoperaatioita, kuten kasvojentunnistuksen, kohteen tunnistamisen ja linjan tunnistuksen jne. Se on jonkin verran samanlainen kuin MatchX-moduuli, josta keskustelimme jonkin aikaa sitten tässä projektissa. Koska MatchX -moduuli oli hieman kallis, päätin tehdä jotain vastaavaa itse ja löysin sitä varten HuskyLensin loistavana vaihtoehtona, koska se on halvempi verrattuna MatchX -moduuliin ja pystyy tekemään kaiken, mitä MatchX voi, paitsi yhtä tiedonsiirtoa ja tätä tarkoitusta varten liitämme Huskylens -moduulin Reyaxin RYLR907 LoRa -moduuliin ja voimme jatkaa. Liitännän jälkeen käytämme tätä HuskyLensiä kohteen tunnistamiseen ja lähetämme havaitut tiedot LoRa -moduulin avulla toiseen LoRa -moduuliin vastaanottimen puolella.

Joten siirrymme nyt hauskaan osaan.

Tarvikkeet

Käytetyt osat:

Husky Lens:

Reyax RYLR907:

Firebeetle ESP8266:

Arduino:

Vaihe 1: Hanki piirilevyjä projekteillesi

Sinun täytyy tarkistaa PCBWAY, jos haluat tilata piirilevyjä verkosta halvalla!

Saat 10 laadukasta piirilevyä, jotka valmistetaan ja toimitetaan kotiovellesi halvalla. Saat myös alennuksen ensimmäisestä tilauksestasi. Lataa Gerber -tiedostosi PCBWAY: lle, jotta ne valmistetaan laadukkaasti ja nopeasti. Tutustu heidän online -Gerber -katselutoimintoonsa. Palkintopisteillä voit saada ilmaista tavaraa lahjakaupasta.

Vaihe 2: Tietoja HuskyLens -moduulista

HuskyLens on helppokäyttöinen tekoälykonenäköanturi, jossa on 6 sisäänrakennettua toimintoa: kasvojentunnistus, esineiden seuranta, objektien tunnistus, viivojen seuranta, värin tunnistus ja tunnisteen tunnistus. Se on melko siisti moduuli, jonka etupuolella on kamera ja LCD -näyttö takana ja 3 LEDiä (2 valkoista ja 1 RGB), joita voidaan ohjata ohjelmiston avulla. Siinä on kaksi painiketta, yksi liukusäädin, jolla voit vaihtaa toimintatilojen välillä, ja painike, jolla voit tallentaa ja oppia kameran edessä olevia kohteita. Mitä enemmän se oppii, sitä älykkäämpi se on. Uuden sukupolven tekoälypiirin käyttöönoton ansiosta HuskyLens voi tunnistaa kasvot 30 kuvaa sekunnissa. UART / I2C -portin kautta HuskyLens voi muodostaa yhteyden Arduinoon, Raspberry Pi: hen tai micro: bitiin, jotta voit tehdä erittäin luovia projekteja pelaamatta monimutkaisilla algoritmeilla.

Sen tekniset tiedot ovat:

• Prosessori: Kendryte K210

• Kuvasensori:

  • SEN0305 Husky -objektiivi: OV2640 (2,0 megapikselin kamera)
  • SEN0336 HuskyLens PRO: OV5640 (5,0 megapikselin kamera)
• Syöttöjännite: 3.3 ~ 5.0V
• Virrankulutus (TYP): 320mA3.3V, [email protected] (kasvojentunnistustila; 80% taustavalon kirkkaus; täyttövalo pois päältä)
• Liitäntä: UART; I2C
• Näyttö: 2,0 tuuman IPS-näyttö 320*240 resoluutiolla
• Sisäänrakennetut algoritmit: Kasvojentunnistus, Kohteen seuranta, Kohteen tunnistus, Rivinseuranta, Värin tunnistus, Tunnisteen tunnistus
• Mitat: 52mm44,5mm / 2,055,75"

Tuotelinkki:

Vaihe 3: Tietoja RYLR907 LoRa -moduulista

RYLR907-lähetinvastaanotinmoduulissa on Lora-pitkän kantaman modeemi, joka tarjoaa erittäin pitkän kantaman hajaspektriviestinnän ja korkean häiriönsietokyvyn minimoiden virrankulutuksen. Sen mukana tulee Semtech SX1262 -moottori, joka on tehokas ja jolla on erinomainen estävä immuniteetti. RYLR907: ssä on alhainen vastaanottovirta, ja se voi havaita kanavan liikkeen virran säästävän CAD-vastaanottotilan ottamiseksi käyttöön. Se on erittäin herkkä ja sitä voidaan helposti ohjata AT -komennoilla. Kaikkien edellä mainittujen ominaisuuksien lisäksi siinä on sisäänrakennettu antenni ja se käyttää AES128-datan salausta. Kaikki nämä ominaisuudet tekevät siitä sopivan IoT -sovelluksiin, mobiililaitteisiin, kodin suojaukseen jne.

Sitä voidaan käyttää datan siirtämiseen kilometrien suuruiseen etäisyyteen ilman Internetiä tai muuta asiaa. Joten käytämme tätä LoRa -moduulia HuskyLensin keräämien tietojen siirtämiseen lähettimen päästä vastaanottimen päähän. Lisätietoja RYLR907 -moduulin teknisistä tiedoista saat siirtymällä sen tietolomakkeeseen täältä.

Tuotelinkki:

Vaihe 4: Lähetin- ja vastaanotinosien määrittäminen

Tässä vaiheessa teemme projektin yhteydet. Ensiksi liitämme HuskyLensin RYLR907 LoRa -moduuliin, joka tekee lähettimen puolen, ja sen jälkeen liitämme LoRa -moduulin ESP8266: een, jotta vastaanotin loppuu, joka vastaanottaa lähettimen lähettämät tiedot ja näyttää sen Arduino IDE: n sarjamonitori.

HuskyLensin liittäminen LoRa -moduuliin on seuraava:

• Liitä HuskyLensin Vcc- ja GND -nasta Arduinon 5 V: n ja GND: n vastaavasti.
• Liitä HuskyLensin nastat R ja T Arduinon nastaan 11 ja 10.
• Ota nyt LoRa -moduuli ja liitä sen Vcc -nasta Arduinon 3,3 V: n ulostuloon ja GND -nasta Arduinon GND: hen.
• Liitä RYLR907: n Rx -nasta Arduinon Tx -nastaan vastuksen kautta yllä olevan piirikaavion mukaisesti. Vastusverkkoa tarvitaan, koska Arduino toimii 5 V: n logiikkatasolla, kun taas RYLR907 toimii 3,3 V: n logiikkatasolla, joten näitä vastuksia käytetään 5 V: n pienentämiseen 3,3 V: iin.

Tällä tavalla lähetinosa eli HuskyLens -liitännät on saatu valmiiksi.

Vastaanotinosaa varten tarvitsemme ESP8266: n ohjaamaan LoRa -moduulia lähetetyn datan vastaanottamiseksi. Tässä yhteydessä tehtävät liitännät ovat seuraavat:

• Liitä LoRa -moduulin Vcc- ja GND -nastat ESP8266: n 3.3V- ja GND -nastoihin.
• Kytke GPIO 15 -nasta LoRan Rx -nastaan ja GPIO 13 -nasta RYLR907 -moduulin Tx -nastaan.

Tällä tavalla vastaanotinpuolen yhteydet ovat valmiit, meidän on nyt vain liitettävä moduulit tietokoneeseen ja ladattava projektin koodit. Yksityiskohtainen kuvaus tässä käytetystä LoRa -moduulista ja vastaanottimen päässä tehtävistä liitännöistä on yllä olevassa videossa.

Vaihe 5: Moduulien koodaus

Koska molempien osien liitännät on tehty. Nyt ei ole muuta kuin liittää Arduino ja ESP tietokoneeseen ja ladata projektin koodit yksi kerrallaan. Voit saada projektin koodit siirtymällä Github -sivulle täältä.

• Lataa HuskyLens -kirjasto GitHub -sivulta ja asenna se Arduino IDE -laitteeseesi.
• Avaa nyt tiedosto nimeltä "Arduino Husky Lens Lora Code.ino". Tämä on koodi, joka on ladattava Arduinoon, jotta voit saada tietoja HuskyLensistä ja lähettää sen vastaanottimelle. Kopioi tämä koodi ja liitä se Arduino IDE -laitteeseesi.
• Liitä Arduino tietokoneeseen, valitse oikea kortti ja COM -portti ja paina latauspainiketta heti, kun koodi on ladattu, voit irrottaa Arduinon.

Tällä tavalla lähettimen pään koodausosa on valmis. Nyt voit liittää ESP -moduulin, jota käytetään yhdessä LoRa: n kanssa vastaanottimena.

• Kun olet liittänyt ESP: n tietokoneeseesi, avaa Github -sivu uudelleen ja kopioi koodi tiedostoon nimeltä "ESP8266 LoRa Text.ino", tämä on ladattava ESP8266: een.
• Liitä koodi IDE: hen. Valitse oikea COM -portti ja -levy ja paina sen jälkeen latauspainiketta.

Kun koodi ladataan, olet valmis käyttämään asetuksia.

Vaihe 6: Linkin testaaminen

Heti kun koodi on ladattu molempiin moduuleihin, voimme tarkistaa linkin avaamalla sarjamonitorin aluksi, jolloin viesti näyttää "Ei lohkoa tai nuolta ilmestyy näytölle". Tämä tarkoittaa, että HuskyLens ei ole oppinut näytettävästä kohteesta. Objekti nähdään ensimmäisen kerran, eikä objektiivi tunnista sitä. Joten jotta se tunnistaisi sille näytetyn esineen tai kasvot. Meidän on näytettävä HuskyLens -objekti ja heti kun se tunnistaa sille näytetyn objektin, paina oppimispainiketta (painike), jolloin HuskyLens oppii objektista ja saa sen tunnistamaan objektin, kun jotain vastaavaa on näytetään. Nyt kun HuskyLens on oppinut objektista, se lähettää näkemänsä objektin tiedot ja että LoRan vastaanottamat tiedot vastaanottimen päässä näytetään sarjamonitorissa.

Tällä tavalla voimme käyttää tekoälykäyttöistä HuskyLensiä kohteiden tunnistamiseen, kerätä niistä tietoja ja lähettää LoRa-moduulin avulla kerätyt tiedot toiseen LoRa-moduuliin, joka on sijoitettu usean kilometrin päähän.

Joten se on siinä opetusohjelmassa, toivottavasti pidit siitä.