Smart IoT Vision: 8 қадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2024-01-30 10:26

Бұл ақылды қала контекстіне бағытталған жоба. Бұл мәселеде біз шешетін үш негізгі мәселе бар:

1 - жалпы жарықтандыру кезінде энергия үнемдеу; 2 - қаланың қауіпсіздігін жақсарту; 3 - көлік қозғалысын жақсарту.

1 - Көшедегі жарықдиодты шамдарды қолдану арқылы үнемдеу қазірдің өзінде 50% -ға дейін жетеді, ал Telemanagement қосылған кезде бізде 30% үнемдеуге болады.

2 - Ақылды камераларды қолдана отырып, біз адамдар ағып кетпейтін жерде шамдарды сөндіріп, көше бөлігін адамдар серуендейтін жерде жарық ете аламыз. Бұл энергияны үнемдеп қана қоймайды, сонымен қатар қарау сезімін арттырады, осылайша жаман ниетті адамдарды қорқытады. Сонымен қатар, күдікті мінез -құлық жағдайында визуалды дабылдарды (мысалы, шамдарды жыпылықтау) қолдануға болады.

3 - Ақылды камера трафикті бақылайды, жергілікті жағдайды өңдейді және трафикті жақсы басқару үшін жарық сигналдарын басқарады. Осылайша кептелістерді болдырмауға болады, автокөліктер өткелде ағын болмаған кезде қызыл сигналдарды ұзақ күтуге мәжбүр болмайтын еді және т.б. Технологиялық мәселелерге келетін болсақ, біз IoT -те жиі кездесетін мәселелерді шешеміз, мысалы, қалалық масштабтағы берік байланыс және IoT желісінің камералық интеграциясы, тек тиісті ақпаратты беру үшін өңдеуді қолдана отырып.

Embarcados және GitHub туралы біздің басылымды қараңыз

Сонымен қатар YouTube -те

Біздің команда:

Милтон Фелипе Соуза Сантос

Густаво Ретуци Пинхейро

Эдуардо Калдас Кардосо

Джонатас Бейкер

(Байланыс ақпараты төменде)

1 -қадам: жүйелік блок диаграммасы

Бұл шешім архитектурасына шолу.

Жүйе FAN интерфейсінде RFmesh, LAN желісінде WiFi, сонымен қатар WAN байланысы үшін CAT-M қолданатын Камера-шлюзден тұрады. Ол сонымен қатар ақылды фотоэлементтерді, ақылды камераларды және жарық сигналдарын қамтиды.

Желілердегі барлық құрылғылар, негізінен смарт камера, ақпаратты 6lowpan арқылы смарт шлюзге жібереді, сондықтан ол жалпы жарықтандыру мен жарық сигналдарын басқаруға қатысты шешімдер қабылдай алады.

Шлюз сонымен қатар VPN арқылы біздің серверге қосылған. Осылайша, біз FAN мен LAN -ға, күйді тексеруге немесе құрылғыларды басқаруға арналған ботқа қол жеткізе аламыз.

2 -қадам: Бұл жобаның компоненттері

Ақылды камера

- DragonBoard410C/DragonBoard820C

- USB камерасы

- OneRF NIC

Камералық шлюз

- DragonBoard410C/DragonBoard820C

- USB камерасы

- OneRF NIC

- Cat-M/3G модемі

Ақылды жарық сигналы

3 -қадам: 2 -қадам: Схема схемасы мен қосылыстар

Ақылды камера

- USB портындағы камера

- UART портындағы OneRF NIC

Камералық шлюз

- USB портындағы камера

- UART портындағы OneRF NIC

- USB портындағы 3G/Cat-M модемі

(Барлығы IoT Mezzanine арқылы қосылған)

Ақылды ағаш жарығы

- Кәдімгі көше жарығы

- Эстафеталық тақта (3 арна)

- OneRF NIC

Ақылды фотоэлемент

- OneRF NIC

- Қуат өлшегіш

4 -қадам: DragonBoards жүйесіне OS орнатыңыз

Dragonboard820C -те Debian орнату (Fastboot әдісі)

Linux ОЖ -ны қолдана отырып, төменде көрсетілген пакеттерді орнатыңыз:

Айдаһар тақтасында:

s4 ӨШІРУ, ӨШІРУ, ӨШІРУ, ӨШІРУ

Vol (-) басуды қосыңыз

Егер сіз сериялық мониторды қолдансаңыз (өте ұсынылады), сіз «fastboot: командаларды өңдеу» хабарын аласыз (сериялық монитор 115200) Компьютердегі micro-usb (J4) жалғаңыз.

Негізгі компьютерде: жүктеңіз (және ашыңыз)

$ sudo fastboot құрылғылары

452bb893 fastboot (мысал)

$ sudo fastboot флэш-boot boot-linaro-buster-dragonboard-820c-BUILD.img

$ sudo fastboot flash rootfs linaro-buster-alip-dragonboard-820c-BUILD.img

Dragonboard410C жүйесінде Debian орнату

Компьютердегі қадамдар (Linux)

1 - суретті жүктеңіз

$ cd ~

$ mkdir Debian_SD_Card_Install_image

$ cd Debian_SD_Card_Install_image

$ wget

2 - Файлдарды ашыңыз

$ cd ~/Debian_SD_Card_Install_image

$ unzip dragonboard410c_sdcard_install_debian-233.zip

3 - microSD картасын компьютерге салыңыз және оның орнатылғанын тексеріңіз

$ df -h

/dev/sdb1 7.4G 32K 7.4G 1%/медиа/3533-3737

4 - microSD картасын ажыратып, суретті жазыңыз

$ umount /dev /sdb1

$ sudo dd if = db410c_sd_install_debian.img of =/dev/sdb bs = 4M oflag = sync status = noxfer

5 - microSD картасын компьютерден шығарыңыз

Компьютердегі қадамдар (Windows) Жүктеу - SD картасының суреті - (1 -нұсқа) SD картасының суреті - eMMC -тен орнатыңыз және жүктеңіз.

www.96boards.org/documentation/consumer/dr…

SD картасын орнату кескінін ашыңыз

Win32DiskImager құралын жүктеңіз және орнатыңыз

sourceforge.net/projects/win32diskimager/f…

Win32DiskImager құралын ашыңыз

SD картасын компьютерге салыңыз

Шығарылған.img файлын табыңыз

Жазу түймесін басыңыз

Айдаһар тақтасындағы қадамдар DragonBoard ™ 410c қуат көзінен ажыратылғанына көз жеткізіңіз

DragonBoard ™ 410c құрылғысындағы S6 қосқышын 0-1-0-0 күйіне орнатыңыз, «SD жүктеу қосқышы» «ҚОСУЛЫ» күйіне орнатылуы керек.

HDMI қосыңыз

USB пернетақтасын қосыңыз

MicroSD картасын салыңыз

Қуат адаптерін қосыңыз

Орнатылатын суретті таңдап, «Орнату» түймесін басыңыз.

орнатудың аяқталуын күтіңіз

Қуат адаптерін алыңыз

MicroSD картасын алып тастаңыз

S6 қосқышын 0-0-0-0 қалпына қойыңыз

БОЛДЫ

5 -қадам: Қосылу интерфейстері

Cat-m және 3G орнату

Келесі AT командаларын хост машинасын қолданып қолданыңыз:

#SIMDET -те ме? // SIM картасының болуын тексеру#SIMDET: 2, 0 // сим салынбаған

#SIMDET: 2, 1 // сим енгізілді

AT+CREG? // оның тіркелгенін тексеріңіз

+CREG: 0, 1 // (желіні тіркеуді қажетсіз нәтиже кодын өшіру (зауыттық әдепкі), тіркелген үй желісі)

AT+COPS?

+COPS: 0, 0,”VIVO”, 2 // (режим = автоматты таңдау, формат = әріптік -цифрлық, опера,?)

AT+CPAS // Телефон әрекетінің күйі

+CPAS: 0 // дайын

AT+CSQ // қызмет сапасын тексеру

+CSQ: 16, 3 // (rssi, бит қателігі)

AT+CGATT? // GPRS қосымшасының күйі

+CGATT: 1 // тіркелген

AT+CGDCONT = 1,”IP”,”zap.vivo.com.br”,, 0, 0 // мәтінмәнді конфигурациялау

ЖАРАЙДЫ МА

AT+CGDCONT? // контексті тексеру

+CGDCONT: 1, “IP”,”zap.vivo.com.br”,””, 0, 0

AT#SGACT = 1, 1 // Мәтінмәндік активация

#SGACT: 100.108.48.30

ЖАРАЙДЫ МА

Интерфейсті орнату

Графикалық ортаны қолдану

Модемді қосыңыз (oneRF_Modem_v04 - HE910)

Желілік қосылымдарды ашыңыз

Жаңа қосылым қосу үшін + түймесін басыңыз

Мобильді кең жолақты таңдаңыз

Дұрыс құрылғыны таңдаңыз

Елді таңдаңыз

Провайдерді таңдаңыз

Жоспарды таңдап, Сақтау

Модемді алып тастаңыз

Модемді қайта қосыңыз

Terminalapt-get арқылы pppconfig орнатыңыз

pppconfig

провайдер = vivo

динамико

CHAP

vivo

vivo

115200

Тон

*99#

жоқ (нұсқаулық)

/dev/ttyUSB0

сақтау

cat/etc/ppp/peers/vivo

cat/etc/chatscripts/vivo

pon vivo

Егер сіз Cat-M модулін қолдансаңыз, келесі пәрмендерді қолданыңыз:

echo 1bc7 1101>/sys/bus/usb-serial/драйверлер/option1/new_id

apt-get comgt орнатыңыз

comgt -d /dev /ttyUSB0 comgt ақпараты -d /dev /ttyUSB0

6 -қадам: Негізгі бағдарламалық қамтамасыз ету модульдерін орнату

Даму компьютерінде

Назар аударыңыз, кейбір қадамдар аппараттық құралға тәуелді және оларды компьютердің нақты сипаттамаларына сәйкес келтіру қажет. Кітапханалар бір пәрменмен орнатылуы мүмкін.

sudo apt install build-essential git libatlas libgoogle-glog-dev libiomp-dev libleveldb-dev liblmdb-dev libopencv-dev libopenmpi-dev libsnappy-dev libprotobuf-dev libatlas libboost libgflags2 hdf5-ашылған файлға арналған. python-pip python-numpy python-scipy python-matplotlib python-болашақ python-protobuf python-теру python-hypotesis python-yaml

OpenCV

Бұл жүйе құрылғыдағы суретке негізделген статистикалық алгоритмдерді әзірлеу үшін қолданылады. Біздің кодтың көп бөлігі Python -да жазылғандықтан, орнатудың ең қарапайым әдісі - бұл жай ғана

opencv-python орнатыңыз

Алайда, бұл дөңгелектер сіздің процессордан басқа ештеңені пайдаланбайтынын және оның барлық ядроларын пайдаланбайтынын ескеріңіз, сондықтан максималды өнімділікке қол жеткізу үшін дереккөзден компиляция жасау қажет болуы мүмкін. Пакетті Linux -те құру үшін, мысалы, OpenCV шығарылымдары бетінен zip файлын жүктемеңіз және оны ашыңыз. Ашылмаған қалтадан:

mkdir build && cd buildcmake.. бәрін жасау -j4

sudo make install

-J4 пәрмені төрт ағынды қолдануға нұсқау береді. Процессорыңыз қанша болса, сонша пайдаланыңыз!

Кофе

Көздерден Caffe құрылымын орнату үшін:

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git && cd caffemkdir құрастыру

смейк..

бәрін жасау

тест жасаңыз

Егер барлық сынақтар сәтті өтсе, онда сіз дайынсыз.

TensorFlow

Google сізге қарапайым құралдармен TensorFlow құрастыруға рұқсат бермейді. Ол үшін Базель қажет және бұл мүмкін емес, сондықтан оны құрастырудан аулақ болыңыз және алдын ала құрастырылған модульді алыңыз:

pip tensorflow орнатыңыз

Егер сіздің компьютеріңіз ескірген болса және AVX нұсқаулары болмаса, соңғы AVX емес тензорфолды алыңыз

pip install tensorflow == 1.5

Ал сіз аяқтадыңыз.

SNPE - Snapdragon ™ жүйке өңдеу механизмі

Біздің Qualcomm достары SNPE деп атайтын Snappy -ді орнату қиын емес, бірақ қадамдарды мұқият орындау керек. Орнату схемасы:

нейрондық желі құрылымдарының git репозиторийлерін клондау

CaffeCaffe2

TensorFlow

ONNX

dependenciessnpe/bin/dependencies.sh тексеру үшін сценарийлерді іске қосыңыз

snpe/bin/check_python_depends.sh

әрбір орнатылған негіз үшін snpe/bin/envsetup.sh іске қосыңыз

$ SNPE/bin/envsetup.sh -c $ CAFFE_GIT көзі

$ SNPE/bin/envsetup.sh -f $ CAFFE2_GIT көзі

$ SNPE/bin/envsetup.sh -t $ TENSORFLOW_GIT көзі

$ SNPE/bin/envsetup.sh -o $ ONNX_GIT көзі

Сіз ашатын әрбір терминалды данадан SNPE алу үшін ~/.bashrc файлының соңына үшінші қадамның төрт жолын қосыңыз.

Мақсатты тақтада

Arm64 -ке amd64 -тен көшу оңай жұмыс емес, өйткені көптеген кітапханалар олардың жұмысын жақсарту үшін x86 нұсқауларын пайдаланады. Бақытымызға орай, қажетті ресурстардың көп бөлігін тақтаға жинауға болады. Қажетті кітапханалар бір пәрменмен орнатылуы мүмкін.

sudo apt install build-essential git libatlas libgoogle-glog-dev libiomp-dev libleveldb-dev liblmdb-dev libopencv-dev libopenmpi-dev libsnappy-dev libprotobuf-dev libatlas libboost libgflags2 hdf5-ашылған файлға арналған. python-pip python-numpy python-scipy python-matplotlib python-болашақ python-protobuf python-теру python-hypotesis python-yaml

Оларды apt арқылы орнатыңыз және әрі қарай жүріңіз. Есіңізде болсын, бұл қадам біраз уақытты алуы мүмкін, себебі дұрыс қоңыраулар алдын ала құрастырылмаған кодты құруға тырысады.

OpenCV

Шығаруды OpenCV репозиторийінен жүктеп алыңыз, оны бір жерден және ашылмаған қалтадан ашыңыз:

mkdir build & cd buildcmake..

бәрін жасау -j3

sudo make install

Назар аударыңыз, біз -j3 опциясын қолдандық. Егер сіз тақтаға ssh арқылы кірсеңіз, барлық ядролардың толық жүктелуі қосылымды үзу үшін жеткілікті болуы мүмкін. Бұл қалаулы емес. Жіптерді пайдалануды үшке шектеу арқылы бізде әрқашан ssh қосылымдары мен жүйенің жалпы үй шаруашылығымен жұмыс істеу үшін кемінде бір бос жіп болады.

Бұл APQ8096 чипі бар Dragonboard 820 және Inforce 6640 үшін. Dragonboard 410 -да сіз бос виртуалды жадыға ие болғыңыз келеді немесе компиляция ағындарын біреуімен шектеуіңіз керек, себебі оның физикалық жедел жады аз.

Чипті салқындату терморегуляцияны шектеу арқылы өнімділікті арттыруға көмектесетіні де назар аудартады. Жылытқыш кішкене жүктемелерде жұмыс жасайды, бірақ сізге компрессорға және басқа процессорға көп жүктемелерге сәйкес желдеткіш қажет болады.

Неліктен apt немесе pip көмегімен OpenCV орнатпасқа? Оны мақсатты машинада құрастыру компиляторға қол жетімді процессордың барлық нұсқауларын көрсетіп, орындау өнімділігін жақсартады.

SNPE - Snapdragon ™ жүйке өңдеу механизмі

Біз Snappy -ді жұмыс үстеліндегі компьютерде орнатқандай орнаттық, бірақ нейрондық желінің нақты негізі орнатылмаған болса да (SNPE -ге нақты екілік файлдар емес, тек git репо керек).

Алайда, бізге snpe-net-run командасының екілік файлдары мен тақырыптары қажет болғандықтан, қалтада келесі файлдардың болуы және бұл қалтаны PATH-ге қосу мүмкіндігі бар:

Нейрондық желі binarysnpe/bin/aarch64-linux-gcc4.9/snpe-net-run

CPU кітапханалары

snpe/lib/aarch64-linux-gcc4.9/libSNPE.so

snpe/lib/aarch64-linux-gcc4.9/libsymphony-cpu.so

/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libatomic.so.1

DSP кітапханалары

snpe/lib/dsp/libsnpe_dsp_skel.so

snpe/lib/aarch64-linux-gcc4.9/libsnpe_adsp.so

Нәтижелерді қарау құралы

snpe/model/alexnet/scripts/show_alexnet_classifications.py

Қалың элемент, Басқа маңызды емес пакеттер:

sudo apt-get install net-toolssudo apt-get install gedit

sudo apt nodejs орнатыңыз

sudo apt install openvpn

7 -қадам: демонстрация

Smart IoT Vision Smart-City жұмысының қысқаша демонстрациясын қараңыз !!

www.youtube.com/watch?v=qlk0APDGqcE&feature=youtu.be

8 -қадам: рахмет

Біз конкурсты құрғаны және қолдағаны үшін Qualcomm командасы мен Embarcados -қа алғыс айтамыз.

Бізге хабарласыңыз:

Әдебиеттер

Linux және Android үшін Dragonboard 410c орнату нұсқаулығы

github.com/96boards/documentation/wiki/Dr….

DragonBoard 410c

caffe.berkeleyvision.org/install_apt.htmlhttps://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#… https://developer.qualcomm.com/docs/snpe/setup.ht…https://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#… https://github.com/BVLC/caffe https://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#… https://github.com/tensorflow/tensorflow http:/ /caffe.berkeleyvision.org/installation.html#… https://www.tensorflow.org/install/ https://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#… https://caffe.berkeleyvision.org/