Արհեստական բանականություն և պատկերի ճանաչում HuskyLens- ի միջոցով. 6 քայլ (նկարներով)

2024 Հեղինակ: John Day | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-30 09:45

Այ, ինչ կա, տղերք: Աքարշ այստեղ CETech- ից:

Այս նախագծում մենք մտադիր ենք դիտել HuskyLens- ը DFRobot- ից: Դա արհեստական ինտելեկտի միջոցով աշխատող ֆոտոխցիկի մոդուլ է, որն ունակ է կատարել մի քանի արհեստական բանականության գործողություններ, ինչպիսիք են ՝ դեմքի ճանաչումը, օբյեկտի ճանաչումը և գծի ճանաչումը և այլն: Դա որոշ չափով նման է MatchX մոդուլին, որը մենք որոշ ժամանակ առաջ քննարկեցինք այս նախագծում: Քանի որ MatchX մոդուլը մի փոքր թանկ էր, ես որոշեցի նման բան պատրաստել ինքնուրույն, և դրա համար ես գտա HuskyLens- ը որպես հիանալի ընտրություն, քանի որ այն ավելի էժան է MatchX մոդուլի համեմատ և կարող է անել այն ամենը, ինչ MatchX- ը կարող է, բացի մեկից, այսինքն. տվյալների փոխանցում, և այդ նպատակով մենք Huskylens մոդուլը միացնելու ենք Reyax- ից RYLR907 LoRa մոդուլին և լավ կլինի: Ինտերֆեյսից հետո մենք կօգտագործենք այս HuskyLens- ը ՝ օբյեկտ հայտնաբերելու և այդ հայտնաբերված տվյալները LoRa մոդուլի միջոցով ուղարկելու համար ստացողի կողքին գտնվող մեկ այլ LoRa մոդուլ:

Այսպիսով, եկեք անցնենք զվարճալի հատվածին:

Պարագաներ

Օգտագործված մասեր.

Husky Lens ՝

Reyax RYLR907 ՝

Firebeetle ESP8266 ՝

Arduino ՝

Քայլ 1: Ստացեք արտադրված նախագծերի համար PCB- ներ

Դուք պետք է ստուգեք PCBWAY- ը ՝ PCB- ներ առցանց էժան պատվիրելու համար:

Դուք ստանում եք 10 լավ որակի PCB, որոնք արտադրվում և առաքվում են ձեր շեմին էժան գնով: Դուք նաև կստանաք զեղչ առաքման առաջին պատվերի դեպքում: Վերբեռնեք ձեր Gerber ֆայլերը PCBWAY- ի վրա, որպեսզի դրանք արտադրվեն լավ որակով և արագ շրջադարձի ժամանակով: Ստուգեք նրանց Gerber դիտողի առցանց գործառույթը: Պարգևատրման միավորներով դուք կարող եք անվճար ապրանքներ ստանալ նրանց նվերների խանութից:

Քայլ 2. HuskyLens մոդուլի մասին

HuskyLens- ը հեշտ օգտագործվող AI մեքենայի տեսողության տվիչ է ՝ 6 ներկառուցված գործառույթներով ՝ դեմքի ճանաչում, օբյեկտների հետևում, օբյեկտների ճանաչում, գծերի հետևում, գույնի հայտնաբերում և պիտակների հայտնաբերում: Դա բավականին կոկիկ մոդուլ է, որն ունի տեսախցիկ առջևի մասում և LCD էկրան հետևի մասում, ինչպես նաև 3 LED (2 սպիտակ և 1 RGB), որոնք կարող են վերահսկվել ծրագրակազմի միջոցով: Այն ունի երկու կոճակ, մեկը ՝ սլայդերի անջատիչ ՝ գործառույթների ռեժիմների միջև փոխարկելու համար և սեղմման կոճակ ՝ տեսախցիկի առջևի առարկաները գրավելու և իմանալու համար: Որքան շատ է սովորում, այնքան ավելի խելացի է: Նոր սերնդի AI չիպի ընդունումը թույլ է տալիս HuskyLens- ին հայտնաբերել դեմքեր վայրկյանում 30 կադր արագությամբ: UART / I2C նավահանգստի միջոցով HuskyLens- ը կարող է միանալ Arduino- ին, Raspberry Pi- ին կամ micro: bit- ին, որը կօգնի ձեզ կատարել շատ ստեղծագործական նախագծեր ՝ առանց բարդ ալգորիթմների հետ խաղալու:

Դրա տեխնիկական բնութագրերն են.

• Պրոցեսոր ՝ Kendryte K210

• Պատկերի ցուցիչ.

  • SEN0305 Husky Ոսպնյակ. OV2640 (2.0 Մեգապիքսել տեսախցիկ)
  • SEN0336 HuskyLens PRO: OV5640 (5.0MegaPixel տեսախցիկ)
• Մատակարարման լարումը `3.3 ~ 5.0 Վ
• Ընթացիկ սպառումը (TYP) ՝ [email protected], [email protected] (դեմքի ճանաչման ռեժիմ, լուսավորության լուսավորության 80% պայծառություն, լույսը անջատված է)
• Միացման միջերես `UART; I2C
• Էկրան ՝ 2.0 դյույմանոց IPS էկրան ՝ 320*240 թույլատրությամբ
• Ներկառուցված ալգորիթմներ ՝ դեմքի ճանաչում, օբյեկտների հետևում, օբյեկտների ճանաչում, գծերի հետևում, գույնի ճանաչում, պիտակների ճանաչում
• Չափը ՝ 52 մմ 44.5 մմ / 2.051.75 »

Ապրանքի հղում ՝

Քայլ 3. RYLR907 LoRa մոդուլի մասին

RYLR907 ստացողի մոդուլը պարունակում է Lora հեռահար մոդեմ, որն ապահովում է ծայրահեղ միջակայքի տարածված սպեկտրի հաղորդակցություն և միջամտության բարձր անձեռնմխելիություն ՝ նվազագույնի հասցնելով ընթացիկ սպառումը: Այն գալիս է Semtech SX1262 շարժիչով, որը հզոր է և ունի արգելափակման գերազանց իմունիտետ: RYLR907- ն ունի ցածր ընդունման հոսանք և կարող է հայտնաբերել ալիքի շարժումը `էներգախնայող CAD ընդունման ռեժիմը միացնելու համար: Այն չափազանց զգայուն է և կարող է հեշտությամբ վերահսկվել AT հրամաններով: Բացի վերը նշված բոլոր հնարավորություններից, այն ունի ներկառուցված ալեհավաք և օգտագործում է տվյալների AES128 կոդավորումը: Այս բոլոր հատկությունները այն հարմար են դարձնում IoT ծրագրերի, բջջային սարքավորումների, տան անվտանգության և այլնի համար:

Այն կարող է օգտագործվել տվյալների փոխանցման հեռավորության վրա ՝ կիլոմետրերի կարգով, առանց ինտերնետի կամ այլ բանի: Այսպիսով, մենք կօգտագործենք այս LoRa մոդուլը ՝ HuskyLens- ի հավաքած տվյալները փոխանցողի ծայրից փոխանցման ծայրին փոխանցելու համար: RYLR907 մոդուլի տեխնիկական բնութագրերի մասին մանրամասն ծանոթանալու համար կարող եք այստեղից անցնել դրա տվյալների թերթին:

Ապրանքի հղում ՝

Քայլ 4. Հաղորդիչի և ընդունիչի բաժինների ստեղծում:

Այս քայլով մենք պատրաստվում ենք կատարել նախագծի միացումների մասը: Նախ, մենք կկապենք HuskyLens- ը RYLR907 LoRa մոդուլի հետ, ինչը կդարձնի հաղորդիչի կողմը, որից հետո մենք LoRa մոդուլը կկապենք ESP8266- ի հետ, որպեսզի ստացողի վերջը լինի, որը կստանա հաղորդիչի ուղարկած տվյալները և կցուցադրի դրանք Arduino IDE- ի սերիական մոնիտորը:

HuskyLens- ը LoRa մոդուլի հետ միացնելու քայլերը հետևյալն են.

• Միացրեք HuskyLens- ի Vcc և GND կապը համապատասխանաբար Arduino- ի 5V- ին և GND- ին:
• Միացրեք HuskyLens- ի R և T կապերը համապատասխանաբար Arduino- ի No11 և 10 -ի կապումներին:
• Այժմ վերցրեք LoRa մոդուլը և միացրեք նրա Vcc կապը Arduino- ի 3.3V ելքին, իսկ GND կապը ՝ Arduino- ի GND- ին:
• RYLR907- ի Rx կապը միացրեք Arduino- ի Tx քորոցին ռեզիստորի միջոցով, ինչպես ցույց է տրված վերևի սխեմաներում: Ռեզիստորների ցանցը պահանջվում է, քանի որ Arduino- ն աշխատում է 5 Վ տրամաբանական մակարդակի վրա, մինչդեռ RYLR907- ը աշխատում է 3.3 Վ տրամաբանական մակարդակի վրա, որպեսզի 5V- ից մինչև 3.3V իջեցնեն այդ դիմադրողները:

Այսպիսով, Հաղորդիչ բաժինը, այսինքն ՝ HuskyLens- ի կապերը ավարտված են:

Այժմ ստացողի բաժնի համար մեզ անհրաժեշտ է ESP8266 ՝ փոխանցված տվյալները ստանալու LoRa մոդուլը վերահսկելու համար: Այս նպատակով կատարվելիք կապերը հետևյալն են.

• Միացրեք LoRa մոդուլի Vcc և GND կապում ESP8266- ի 3.3V և GND կապում:
• GPIO 15 կապը միացրեք LoRa- ի Rx կապին, իսկ GPIO 13 -ը ՝ RYLR907 մոդուլի Tx քորոցին:

Այսպիսով, ստացողի կողմի միացումներն ավարտված են: Այժմ մենք պարզապես պետք է մոդուլները միացնենք մեր համակարգչին և վերբեռնենք նախագծի կոդերը: Այստեղ օգտագործվող LoRa մոդուլի և ստացողի վերջում կատարվող միացումների մանրամասն նկարագրության համար կարող եք ստուգել վերը նշված տեսանյութը:

Քայլ 5: Մոդուլների կոդավորում

Քանի որ կապերը երկու հատվածների համար ավարտված են: Այժմ մնում է միայն Arduino- ն և ESP- ը միացնել համակարգչին և նախագծի ծածկագրերը մեկ առ մեկ վերբեռնել: Նախագծի կոդերը կարող եք ստանալ ՝ այստեղից անցնելով Github էջ:

• Ներբեռնեք HuskyLens գրադարանը, որը հասանելի է GitHub էջում և տեղադրեք այն ձեր Arduino IDE- ում:
• Այժմ բացեք «Arduino Husky Lens Lora Code.ino» անունը կրող ֆայլը, սա այն ծածկագիրն է, որը պետք է վերբեռնվի Arduino- ում ՝ HuskyLens- ից տվյալներ ստանալու համար և ուղարկեք ստացողին: Պատճենեք այս կոդը և տեղադրեք ձեր Arduino IDE- ում:
• Միացրեք Arduino- ն ձեր համակարգչին, ընտրեք ճիշտ տախտակը և COM նավահանգիստը, և կոդի բեռնվելուն պես սեղմեք վերբեռնման կոճակը, կարող եք անջատել ձեր Arduino- ն:

Այսպիսով, հաղորդիչի վերջի ծածկագրման մասն ավարտված է: Այժմ կարող եք միացնել ESP մոդուլը, որը LoRa- ի հետ համատեղ օգտագործվելու է որպես ընդունիչ:

• ESP- ը ձեր համակարգչին միացնելուց հետո նորից բացեք Github- ի էջը և պատճենեք «ESP8266 LoRa Text.ino» անունով ֆայլի կոդը, սա այն է, որը պետք է վերբեռնվի ESP8266- ում:
• Տեղադրեք կոդը IDE- ում: Ընտրեք ճիշտ COM նավահանգիստը և տախտակը, որից հետո կտտացրեք բեռնման կոճակին:

Երբ ծածկագիրը վերբեռնվի, դուք պատրաստ եք օգտագործել կարգավորումը:

Քայլ 6: Հղման փորձարկում

Երկու մոդուլներին կոդը վերբեռնվելուն պես մենք կարող ենք ստուգել հղումը ՝ սկզբնական սերիական մոնիտորը բացելով, այն ցույց կտա «Էկրանի վրա արգելափակում կամ սլաք չի հայտնվում» պես հաղորդագրությունը: Սա նշանակում է, որ HuskyLens- ը չի իմացել ցուցադրվող օբյեկտի մասին: Օբյեկտն առաջին անգամ է դիտվում և չի ճանաչվում Ոսպնյակի կողմից: Այսպիսով, որպեսզի այն ճանաչի իրեն ցուցադրված առարկան կամ դեմքը: Մենք պետք է ցույց տանք HuskyLens- ի օբյեկտը, և հենց որ նա ճանաչի իր ցուցադրված օբյեկտը, սեղմեք ուսուցման կոճակը (սեղմեք կոճակը), ինչը HuskyLens- ին կստիպի իմանալ օբյեկտի մասին և ճանաչել այն, երբ սովորած օբյեկտի նման բան լինի: ցուցադրված է: Այժմ, քանի որ HuskyLens- ը տեղեկացել է օբյեկտի մասին, այն կուղարկի իր տեսած օբյեկտի տվյալները, և LoRa- ի կողմից ստացողի վերջում ստացված տվյալները ցուցադրվում են Սերիական մոնիտորի վրա:

Այս կերպ, մենք կարող ենք օգտագործել AI- ով աշխատող HuskyLens- ը ՝ օբյեկտները ճանաչելու, դրանց մասին տվյալներ հավաքելու և LoRa մոդուլի օգնությամբ հավաքված տվյալները փոխանցելու մի քանի կմ հեռավորության վրա տեղադրված մեկ այլ LoRa մոդուլի:

Այսպիսով, դա այն ձեռնարկի համար է, հուսով եմ ձեզ դուր եկավ: