Мазмұны:
- Жабдықтар
- 1 -қадам: Сіздің жобаларыңыз үшін ПХД алыңыз
- 2 -қадам: HuskyLens модулі туралы
- 3 -қадам: RYLR907 LoRa модулі туралы
- 4 -қадам: таратқыш пен қабылдағыш бөлімдерін орнату
- 5 -қадам: модульдерді кодтау
- 6 -қадам: Сілтемені тексеру
Бейне: HuskyLens көмегімен жасанды интеллект пен кескінді тану: 6 қадам (суреттермен)
2024 Автор: John Day | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2024-01-30 10:23
Эй, не болды, жігіттер! Акарш мұнда CETech -тен.
Бұл жобада біз DFRobot -тан HuskyLens -ті қарастырамыз. Бұл Жасанды интеллектпен жұмыс жасайтын, мысалы, бетті тану, объектілерді тану және сызықты тану сияқты бірнеше операцияларды жасай алатын AI моделі. Бұл біз осы жобада біраз уақыт бұрын талқылаған MatchX модуліне ұқсас. MatchX модулі қымбат болғандықтан, мен өз бетімше ұқсас нәрсе жасауды шештім, сондықтан мен HuskyLens -ті тамаша таңдау деп таптым, себебі ол MatchX модулімен салыстырғанда арзанырақ және MatchX бір нәрсені қоспағанда бәрін жасай алады. деректерді беру және сол үшін біз Huskylens модулін Reyax -тан RYLR907 LoRa модулімен байланыстырамыз және біз баруға дайынбыз. Интерфейс аяқталғаннан кейін біз осы HuskyLens көмегімен объектіні анықтаймыз және LoRa модулінің көмегімен анықталған деректерді қабылдағыштың басқа LoRa модуліне жібереміз.
Ендеше, енді көңілді бөлікке көшейік.
Жабдықтар
Қолданылатын бөлшектер:
Husky Lens:
Reyax RYLR907:
Firebeetle ESP8266:
Arduino:
1 -қадам: Сіздің жобаларыңыз үшін ПХД алыңыз
ПХД -ны желіде арзанға тапсырыс беру үшін PCBWAY -ді тексеру керек!
Сіз өзіңіздің есігіңізге дейін арзанға жеткізілетін 10 сапалы ПХД аласыз. Сіз сондай -ақ бірінші тапсырыс бойынша жеткізілімге жеңілдік аласыз. Gerber файлдарын PCBWAY -ге жүктеп, оларды сапалы және тез өңдеу уақытында жасау үшін. Олардың онлайн Gerber қарау құралы функциясын қараңыз. Сыйлық ұпайларымен сіз олардың сыйлық дүкенінен ақысыз заттарды ала аласыз.
2 -қадам: HuskyLens модулі туралы
HuskyLens-бұл кіріктірілген 6 функциясы бар AI машинасының көру сенсоры: бетті тану, объектілерді бақылау, объектілерді тану, сызықты қадағалау, түстерді анықтау және тегтерді анықтау. Бұл алдыңғы жағында камера мен СКД дисплейі және бортында бағдарламалық қамтамасыз ету арқылы басқарылатын 3 жарық диоды (2 ақ және 1 RGB) бар өте ұқыпты модуль. Оның екі түймесі бар: біреуі жұмыс режимі арасында ауысуға арналған сырғытпалы қосқыш және камераның алдындағы заттарды түсіру мен білуге арналған түйме. Ол неғұрлым көп білсе, соғұрлым ақылды болады. AI жаңа микросхемасының қабылдануы HuskyLens -ке бетті секундына 30 кадрда анықтауға мүмкіндік береді. UART / I2C порты арқылы HuskyLens Arduino, Raspberry Pi немесе micro: bitке қосыла алады, бұл сізге күрделі алгоритмдермен ойнаусыз өте шығармашылық жобалар жасауға көмектеседі.
Оның техникалық сипаттамалары:
- Процессор: Kendryte K210
-
Кескін сенсоры:
- SEN0305 HuskyLens: OV2640 (2.0 мегапиксельді камера)
- SEN0336 HuskyLens PRO: OV5640 (5.0MegaPixel камерасы)
- Жеткізу кернеуі: 3.3 ~ 5.0V
- Ағымдағы тұтыну (TYP): [email protected], [email protected] (бетті тану режимі; 80% артқы жарықтың жарықтығы; жарық толтыру)
- Қосылу интерфейсі: UART; I2C
- Дисплей: ажыратымдылығы 320*240 болатын 2.0 дюймдік IPS экраны
- Кіріктірілген алгоритмдер: бетті тану, объектілерді бақылау, объектілерді тану, сызықты бақылау, түстерді тану, тегтерді тану
- Өлшемі: 52mm44.5mm / 2.051.75 «
Өнім сілтемесі:
3 -қадам: RYLR907 LoRa модулі туралы
RYLR907 трансивер модулі ультра ұзақ диапазонды спектрлі байланыс пен жоғары кедергі иммунитетін қамтамасыз ететін Lora ұзақ диапазонды модеммен жабдықталған, бұл ток тұтынуды азайтады. Ол Semtech SX1262 қозғалтқышымен бірге келеді, ол қуатты және жақсы иммунитетке ие. RYLR907 төмен қабылдау тогына ие және қуатты үнемдейтін АЖЖ қабылдау режимін қосу үшін арна қозғалысын анықтай алады. Ол өте сезімтал және AT командаларымен оңай басқарылады. Жоғарыда аталған барлық мүмкіндіктерден басқа, кіріктірілген антенна бар және AES128 деректерді шифрлауды қолданады. Барлық осы мүмкіндіктер оны IoT қосымшаларына, мобильді жабдықтарға, үй қауіпсіздігіне және т.
Ол кез келген интернетсіз немесе басқа заттарсыз км қашықтықта деректерді беру үшін пайдаланылуы мүмкін. Сондықтан біз бұл LoRa модулін HuskyLens жинаған деректерді таратқыштың ұшынан қабылдағыштың ұшына ауыстыру үшін қолданамыз. RYLR907 модулінің техникалық сипаттамалары туралы егжей -тегжейлі оқуды алу үшін оның мәліметтер кестесіне осы жерден өтуге болады.
Өнім сілтемесі:
4 -қадам: таратқыш пен қабылдағыш бөлімдерін орнату
Бұл қадамда біз жобаның қосылу бөлігін жасаймыз. Біріншіден, біз HuskyLens -ті RYLR907 LoRa модулімен қосамыз, бұл таратқыштың жағын жасайды, содан кейін біз LoRa модулін ESP8266 -мен байланыстырамыз, ол қабылдағыштың соңына жібереді, ол жіберуші жіберген деректерді қабылдайды және оны көрсетеді. Arduino IDE сериялық мониторы.
HuskyLens -ті LoRa модулімен қосу қадамдары келесідей:
- HuskyLens -тің Vcc пен GND түйреуішін тиісінше Arduino -ның 5V және GND -ге қосыңыз.
- HuskyLens -тің R және T түйреуіштерін тиісінше Arduino -ның No11 және 10 -түйреуішіне жалғаңыз.
- Енді LoRa модулін алыңыз және оның Vcc түйреуішін Arduino -ның 3.3V шығысына және Arduino GND -ге қосыңыз.
- RYLR907 Rx істікшесін жоғарыдағы схемада көрсетілгендей резистор арқылы Arduino Tx істігіне қосыңыз. Резисторлық желі қажет, себебі Arduino 5В логикалық деңгейде жұмыс істейді, ал RYLR907 3.3В логикалық деңгейде жұмыс істейді, сондықтан 5В -тан 3.3В -қа дейін төмендетеді.
Осылайша, таратқыш бөлімі, яғни HuskyLens қосылымдары аяқталды.
Енді қабылдағыш бөлімінде LoRa модулін жіберілетін деректерді қабылдау үшін басқару үшін бізге ESP8266 қажет. Осы мақсатта жасалатын қосылымдар келесідей:
- LoRa модулінің Vcc және GND түйреуіштерін ESP8266 3.3V және GND істігіне қосыңыз.
- GPIO 15 түйреуішін LoRa Rx істігіне және GPIO 13 істігін RYLR907 модулінің Tx істігіне қосыңыз.
Осылайша, қабылдағыштың қосылымдары аяқталды, енді біз модульдерді компьютерге қосып, жобаның кодтарын жүктеуіміз керек. Мұнда пайдаланылатын LoRa модулінің толық сипаттамасы мен ресивердің соңындағы қосылымдар үшін жоғарыдағы бейнені тексеруге болады.
5 -қадам: модульдерді кодтау
Бөлімдердің екеуіне де қосылу аяқталғандықтан. Енді Arduino мен ESP -ті дербес компьютерге қосу және жобаның кодтарын бірінен соң бірі жүктеу ғана қалды. Сіз осы жерден Github бетіне өту арқылы жобаның кодтарын ала аласыз.
- GitHub бетінде бар HuskyLens кітапханасын жүктеп алып, оны Arduino IDE -ге орнатыңыз.
- Енді «Arduino Husky Lens Lora Code.ino» деп аталатын файлды ашыңыз, бұл HuskyLens -тен деректерді алу және оны ресиверге жіберу үшін Arduino -ға жүктелетін код. Бұл кодты көшіріп, Arduino IDE -ге қойыңыз.
- Arduino -ны компьютерге қосыңыз, дұрыс тақта мен COM портын таңдаңыз және код жүктелгеннен кейін жүктеу түймесін басыңыз, Arduino -ны ажыратуға болады.
Осылайша, таратқыштың ұшын кодтау бөлігі аяқталады. Енді сіз қабылдағыш ретінде LoRa -мен біріктірілген ESP модулін қосуға болады.
- ESP -ді компьютерге қосқаннан кейін Github бетін қайта ашыңыз және «ESP8266 LoRa Text.ino» файлындағы кодты көшіріп алыңыз, оны ESP8266 -ға жүктеу қажет.
- Кодты IDE қойыңыз. Дұрыс COM порты мен тақтаны таңдаңыз, содан кейін жүктеу түймесін басыңыз.
Код жүктелген кезде сіз орнатуды қолдануға дайынсыз.
6 -қадам: Сілтемені тексеру
Код екі модульге де жүктелгеннен кейін біз сериялық мониторды ашу арқылы сілтемені тексере аламыз, ол «Экранда блок немесе көрсеткі жоқ» деген хабарды көрсетеді. Бұл HuskyLens көрсетілген объект туралы білмегенін білдіреді. Объект бірінші рет көрінеді және оны объектив танымайды. Сондықтан оған көрсетілген затты немесе бетті тану үшін. Бізге HuskyLens объектісін көрсету керек, ол көрсетілген объектіні мойындаған кезде оқу батырмасын (басу түймесін) басыңыз, бұл HuskyLens -ті объект туралы білуге мәжбүр етеді және үйренілген объектке ұқсас нәрсе болған кезде оны тануға мәжбүр етеді. көрсетілген. Енді HuskyLens объекті туралы білгенде, ол көретін объект туралы мәліметтерді жібереді және LoRa қабылдағыштың соңында алған мәліметтер сериялық мониторда көрсетіледі.
Осылайша біз AI көмегімен жұмыс істейтін HuskyLens көмегімен объектілерді тануға, олар туралы мәліметтерді жинауға және LoRa модулінің көмегімен жиналған мәліметтерді бірнеше км қашықтықта орналасқан басқа LoRa модуліне жіберуге болады.
Бұл сізге ұнады деп үміттенемін.
Ұсынылған:
K210 тақталары мен Arduino IDE/Micropython көмегімен кескінді тану: 6 қадам (суреттермен)
K210 тақталарымен және Arduino IDE/Micropython көмегімен кескінді тану: Мен Sipeed Maix Bit -те OpenMV демонстрациясын қалай жүргізу керектігі туралы бір мақала жаздым, сонымен қатар осы тақтаның көмегімен объектілерді анықтау демонстрациясының бейнесін жасадым. Адамдар қойған көптеген сұрақтардың бірі - нейрондық желі жоқ объектіні қалай тануға болады?
Raspberry Pi көмегімен кескінді өңдеу: OpenCV пен суреттің түсінің бөлінуін орнату: 4 қадам
Raspberry Pi көмегімен кескінді өңдеу: OpenCV пен суреттің түсінің ажыратылуын орнату: Бұл хабарлама бірнеше суретті өңдеу бойынша оқулықтардың біріншісі болып табылады. Біз кескінді құрайтын пиксельдерді мұқият қарастырамыз, Raspberry Pi -ге OpenCV орнатуды үйренеміз, сонымен қатар суретке түсіру үшін тест сценарийлерін жазамыз, сонымен қатар
Үстел ойыны Жасанды интеллект: минимакс алгоритмі: 8 қадам
Үстел ойыны жасанды интеллект: минимакс алгоритмі: Сіз шахмат немесе дойбыға қарсы ойнайтын компьютерлер қалай жасалынғанын ойлап көрдіңіз бе? Нұсқаулықтан басқа ештеңеге қарамаңыз, ол сізге Minimax алгоритмін қолдана отырып қарапайым, бірақ тиімді жасанды интеллект (АИ) жасауды көрсетеді! Th пайдалану арқылы
Сіздің роботқа арналған жасанды интеллект: 7 қадам
Сіздің роботқа арналған жасанды интеллект. Роботты қозғалысқа келтіру және оны ойландыру - әр түрлі тапсырмалар. Адамдарда ұсақ қозғалыстар мишықпен басқарылады, ал әрекеттер мен шешімдерді - үлкен ми басқарады. Егер сіз мұны оқып жатсаңыз, мүмкін сізде робот бар және оны басқара аласыз
Raspberry Pi -де TensorFlow көмегімен кескінді тану: 6 қадам
Raspberry Pi-де TensorFlow көмегімен кескінді тану: Google TensorFlow-бұл деректер ағынының графиктерін қолдана отырып, сандық есептеуге арналған ашық бастапқы коды бар кітапхана. Оны Google машиналық және терең оқыту технологияларының әр түрлі саласында қолданады. TensorFlow бастапқыда Google Brai әзірледі