MachineEye: 5 қадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2024-01-30 10:22

Мен Texas Instrument Sensor Tag CC2650 құралын Raspberry Pi камерасымен біріктіріп, кейбір керемет ақпараттармен жұмыс тақтасын жасадым. Мен жобаны Raspberry Pi кескініне орнатылған IBM Node Red көмегімен байланыстырдым. Камера Microsoft Cognitive қызметтеріне фотокамера көрген нәрселердің сипаттамасын қайтару үшін деректерді жібереді. Бұл деректер шексіз қосымшалар үшін ашылуы мүмкін. Менің мысалы - ауа райы жағдайын көрсететін қарапайым мысал және камера көретін нәрселердің суреті бар сурет. Мен

1 -қадам: Жабдық пен бағдарламалық қамтамасыз ету қажет

Аппараттық құрал

1. Raspberry Pi 3 (сіз Pi 2 немесе Pi үлгісін B қолдана аласыз)

2. Raspberry Pi камерасы

3. Texas Instruments CC2650 сенсорлық тег

4. SD картасы

Бағдарламалық қамтамасыз ету

1. Raspbian Jessie Pixel нұсқасымен: 2017 жылдың наурызы

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/

2. Putty - Pi бағдарламалауға арналған терминал

www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/

3. Қызыл түйінге арналған қосымша түйін

Мен Pi 3 -қадамда орнатылатын түйіндерді егжей -тегжейлі түсіндірдім: Қызыл түйінді реттеу.

2 -қадам:

3 -қадам: Жабдықты орнату

Мен Raspberry Pi 3 пен CC2650 Sensor Tag 7 датчиктерді қолданамын. Raspberry Pi 3 -те WiFi мен Bluetooth бар, сондықтан бізге көп донглер қажет емес. Менің жалғыз кілт - бұл сымсыз тінтуір мен пернетақтаны пайдалану. Сіз Raspberry Pi ресми веб -сайтын пайдаланып суретті жүктеп, Pi -ді іске қосуға болады:

www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-3-model-b/

Сенсорлық тегке тек пластикалық жолақты тартып алу керек, және ол жақсы болуы керек. Қосымша ақпаратты мына жерден білуге болады.

www.ti.com/ww/en/wireless_connectivity/sensortag/tearDown.html

Raspberry Pi камерасында камераны орнатуға көмектесетін көптеген блогтар бар:

www.raspberrypi.org/products/camera-module/

Бұл жобада Adafruit сенсорлық экраны бар. Бұл міндетті емес және бұл жоба үшін қажет емес.

4 -қадам: Қызыл түйінді орнату

Node Red - бұл Raspberry Pi -де орнатылған қарапайым құрал. Қосымша ақпаратты мына жерден табуға болады:

nodered.org/

Мұндағы ең маңызды қадам - Pi нұсқасын жаңарту:

sudo update-nodejs-and-node

Енді нұсқаңызды тексеріңіз. Мен Putty -ді осы жоба үшін терминал ретінде қолданамын.

npm -v

3.10.10

түйін -v

6.10.0

Енді сіздің түйін қызыл жаңартылды, біз Raspberry Pi камерасы мен сенсор тегіне қосылу үшін бірнеше түйін қосамыз. Барлық түйіндер осы каталогта орнатылуы керек:

~/.түйін-қызыл

Бастайық!

npm node-red-салым-камера орнатыңыз

npm node-red-node-dweetio орнатыңыз

npm node-red-Contrib-freeboard орнатыңыз

npm түйін-қызыл-үлес-когнитивті қызметтерді орнатыңыз

npm node-red-node-sensortag орнатыңыз

npm node-red-node-dropbox орнатыңыз

Бұл біраз уақытты алады және егер сіз ескертулерді алсаңыз, бәрі жақсы болады. Мен белгіленген аралықта суретке түсіру үшін инъекция түйінін қостым. Dweetio - бұл Camera Vision түйіні суреттегі сипаттаманы немесе тегтерді оқып, оны Freeboard Dash Board мәтіндік жолағына жіберуге арналған. Танымдық қызметтерге Computer Vision түйіні кіреді.

Компьютерлік көру түйіні үшін Microsoft корпорациясынан ақысыз жазылу кілтін алу қажет.

www.microsoft.com/cognitive-services/en-US/subscription?mode=NewTrials

Dropbox түйіні бұл жоба үшін өте қолайлы. Мен мұнда табылған Adafruit нұсқаулығын қолдандым:

learn.adafruit.com/diy-wifi-raspberry-pi-touch-cam?view=all

Dropbox орнату бөліміне төмен қарай айналдырыңыз. Бұл кез келген Pi -де жұмыс істеуі керек және олар орнатуды әлдеқайда жеңілдетті. Бұл сізге Dropbox -ты орнатуға және Dropbox -қа қосылу үшін қажет кілттерді енгізуге нұсқау береді. Бұл мен тапқан ең жақсы оқулық. Бірақ бақылау тақтасындағы суретті көру үшін суреттің сілтемесін өзгертуге тура келді. Мен Dropbox -қа жүктелген суретке тікелей сілтеме алу үшін Chooser атты Dropbox құралын қолдануды таңдадым. Мен-j.webp

Red Node ағынын көру үшін шолғышты ашыңыз. Маған Chrome ұнайды және бұл формат үшін мысал:

192.168.1.1:1880

5 -қадам: Бақылау тақтасын орнатыңыз

FreeBoard бақылау тақтасы - бұл деректерді мағыналы түрде бейнелеудің икемді және қарапайым әдісі. Екі деректер көзі бар және олардың әрқайсысында «менің аты-жөнім» бар. Мен Machine Eye деп аталатын бірінші двитио түйінді фото түйінге қосамын. Бұл камераның жүктемесін бұлтқа жібереді және бақылау тақтасындағы ақпаратты алуға мүмкіндік береді. Бұл мәтін ұясы болады.

Екінші Dweetio түйіні сенсорлық тегке арналған. Бұл түйін сенсорлық тегке қосылған және сенсорлардың пайдалы жүктемесін қайтадан бұлтқа жібереді және қайтадан түсіріледі. бақылау тақтасында. Деректер нақты уақыт режимінде. Мен бұл демонстрацияға сенсорлық тақталарды қостым.

Сурет қорабы - бұл Dropbox -қа тікелей сілтемесі бар Сурет тақтасы. Сурет және сипаттама сурет қосылған сайын өзгеруі керек.

Жоғарыдағы сурет - менің керамикалық мысығымның суреті. Мен конкурсқа жазылуға сәл кешігіп келдім және ауа райының нашарлауына байланысты Канаданың Атлантика жағалауында камераны сыртқа шығара алмадым. Жауын -шашын мен суық ауа райы менің электрониканы өлтіреді. Маған фотосессияға достарым мен олардың ең жақсы жүнді балалары келуі керек.