ปัญญาประดิษฐ์และการจดจำภาพโดยใช้ HuskyLens: 6 ขั้นตอน (พร้อมรูปภาพ)

2024 ผู้เขียน: John Day | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-30 13:03

เฮ้ ว่าไงพวก! Akarsh ที่นี่จาก CETech

ในโครงการนี้ เราจะมาดู HuskyLens จาก DFRobot เป็นโมดูลกล้องที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสามารถดำเนินการด้านปัญญาประดิษฐ์ได้หลายอย่าง เช่น การจดจำใบหน้า การจดจำวัตถุ และการจดจำเส้น เป็นต้น ซึ่งค่อนข้างคล้ายกับโมดูล MatchX ที่เราได้พูดคุยกันก่อนหน้านี้ในโครงการนี้ เนื่องจากโมดูล MatchX มีราคาแพงเล็กน้อย ฉันจึงตัดสินใจสร้างสิ่งที่คล้ายคลึงกันด้วยตัวเอง ดังนั้นฉันจึงพบว่า HuskyLens เป็นตัวเลือกที่ดี เพราะมันถูกกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับโมดูล MatchX และสามารถทำทุกอย่างที่ MatchX ทำได้ ยกเว้นอย่างใดอย่างหนึ่ง เช่น การส่งข้อมูลและเพื่อจุดประสงค์นั้น เราจะเชื่อมต่อโมดูล Huskylens กับโมดูล RYLR907 LoRa จาก Reyax และเราพร้อมที่จะไป หลังจากการเชื่อมต่อ เราจะใช้ HuskyLens นี้เพื่อตรวจจับวัตถุและส่งข้อมูลที่ตรวจพบโดยใช้โมดูล LoRa ไปยังโมดูล LoRa อื่นที่ฝั่งผู้รับ

มาถึงส่วนที่สนุกแล้วตอนนี้

เสบียง

อะไหล่ที่ใช้:

เลนส์ Husky:

Reyax RYLR907:

Firebeetle ESP8266:

Arduino:

ขั้นตอนที่ 1: รับ PCB สำหรับโครงการของคุณที่ผลิต

คุณต้องตรวจสอบ PCBWAY เพื่อสั่งซื้อ PCB ออนไลน์ในราคาถูก!

คุณจะได้รับ PCB คุณภาพดี 10 ชิ้นที่ผลิตและจัดส่งถึงมือคุณในราคาถูก คุณยังจะได้รับส่วนลดสำหรับการจัดส่งในการสั่งซื้อครั้งแรกของคุณ อัปโหลดไฟล์ Gerber ของคุณไปยัง PCBWAY เพื่อผลิตไฟล์เหล่านั้นด้วยคุณภาพที่ดีและเวลาตอบสนองที่รวดเร็ว ตรวจสอบฟังก์ชั่น Gerber viewer ออนไลน์ของพวกเขา ด้วยคะแนนสะสม คุณจะได้รับของฟรีจากร้านขายของกระจุกกระจิก

ขั้นตอนที่ 2: เกี่ยวกับโมดูล HuskyLens

HuskyLens เป็นเซ็นเซอร์วิชันซิสเต็ม AI ที่ใช้งานง่ายพร้อม 6 ฟังก์ชันในตัว: การจดจำใบหน้า การติดตามวัตถุ การจดจำวัตถุ การติดตามบรรทัด การตรวจจับสี และการตรวจจับแท็ก เป็นโมดูลที่ค่อนข้างเรียบร้อยที่มาพร้อมกับกล้องด้านหน้าและจอ LCD ที่ด้านหลังและ LED 3 ดวง (2 สีขาวและ 1 RGB) ออนบอร์ดซึ่งสามารถควบคุมได้ผ่านซอฟต์แวร์ มีปุ่มสองปุ่ม ปุ่มหนึ่งเป็นแถบเลื่อนเพื่อสลับระหว่างโหมดการทำงานและปุ่มกดเพื่อจับภาพและเรียนรู้เกี่ยวกับวัตถุที่อยู่ด้านหน้ากล้อง ยิ่งเรียนรู้มาก ยิ่งฉลาด การนำชิป AI รุ่นใหม่มาใช้ทำให้ HuskyLens สามารถตรวจจับใบหน้าได้ที่ 30 เฟรมต่อวินาที ผ่านพอร์ต UART / I2C HuskyLens สามารถเชื่อมต่อกับ Arduino, Raspberry Pi หรือ micro:bit เพื่อช่วยให้คุณสร้างโครงการที่สร้างสรรค์โดยไม่ต้องเล่นกับอัลกอริธึมที่ซับซ้อน

ข้อกำหนดทางเทคนิคของมันคือ:

• หน่วยประมวลผล: Kendryte K210

• เซ็นเซอร์รูปภาพ:

  • SEN0305 HuskyLens: OV2640 (กล้อง 2.0 ล้านพิกเซล)
  • SEN0336 HuskyLens PRO: OV5640 (กล้อง 5.0 MegaPixel)
• แรงดันไฟ: 3.3~5.0V
• การบริโภคในปัจจุบัน (TYP): [email protected], [email protected] (โหมดจดจำใบหน้า; ความสว่างของแสงไฟ 80%; ปิดไฟ)
• อินเทอร์เฟซการเชื่อมต่อ: UART; I2C
• จอแสดงผล: หน้าจอ IPS 2.0 นิ้ว ความละเอียด 320*240
• อัลกอริธึมในตัว: การจดจำใบหน้า, การติดตามวัตถุ, การจดจำวัตถุ, การติดตามเส้น, การจดจำสี, การจดจำแท็ก
• ขนาด: 52mm44.5mm / 2.051.75"

ลิงค์สินค้า:

ขั้นตอนที่ 3: เกี่ยวกับโมดูล LoRa RYLR907

โมดูลตัวรับส่งสัญญาณ RYLR907 มีโมเด็ม Lora ระยะไกลที่ให้การสื่อสารสเปกตรัมการแพร่กระจายระยะไกลพิเศษและภูมิคุ้มกันการรบกวนสูงในขณะที่ลดการใช้กระแสไฟ มาพร้อมกับเครื่องยนต์ Semtech SX1262 ซึ่งเป็นเครื่องยนต์ที่ทรงพลังและมีภูมิต้านทานการบล็อกที่ดีเยี่ยม RYLR907 มีกระแสไฟรับต่ำและสามารถตรวจจับการเคลื่อนไหวของช่องสัญญาณเพื่อตั้งค่าโหมดการรับ CAD ที่ประหยัดพลังงานได้ มีความไวสูงและสามารถควบคุมได้ง่ายด้วยคำสั่ง AT นอกเหนือจากคุณสมบัติที่กล่าวถึงข้างต้นแล้ว ยังมีเสาอากาศในตัวและใช้การเข้ารหัสข้อมูล AES128 คุณสมบัติทั้งหมดนี้ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชัน IoT อุปกรณ์เคลื่อนที่ ความปลอดภัยภายในบ้าน ฯลฯ

สามารถใช้ในการส่งข้อมูลไปยังระยะทางในลำดับกิโลเมตรที่ไม่มีอินเทอร์เน็ตหรือสิ่งอื่นใด ดังนั้นเราจะใช้โมดูล LoRa นี้เพื่อถ่ายโอนข้อมูลที่รวบรวมโดย HuskyLens จากปลายตัวส่งไปยังจุดสิ้นสุดของตัวรับ หากต้องการอ่านรายละเอียดเกี่ยวกับข้อกำหนดทางเทคนิคของโมดูล RYLR907 คุณสามารถไปที่แผ่นข้อมูลได้จากที่นี่

ลิงค์สินค้า:

ขั้นตอนที่ 4: การตั้งค่าส่วนเครื่องส่งและตัวรับ

ในขั้นตอนนี้ เราจะทำส่วนการเชื่อมต่อของโครงการ ขั้นแรก เราจะเชื่อมต่อ HuskyLens กับโมดูล RYLR907 LoRa ซึ่งจะทำให้ด้านตัวส่งสัญญาณ และหลังจากนั้น เราจะเชื่อมต่อโมดูล LoRa กับ ESP8266 เพื่อให้ตัวรับสัญญาณสิ้นสุด ซึ่งจะได้รับข้อมูลที่ส่งมาจากตัวส่งและจะแสดงบน Serial Monitor ของ Arduino IDE

ขั้นตอนในการเชื่อมต่อ HuskyLens กับโมดูล LoRa มีดังนี้:

• เชื่อมต่อ Vcc และ GND Pin ของ HuskyLens กับ 5V และ GND ของ Arduino ตามลำดับ
• เชื่อมต่อพิน R และ T ของ HuskyLens กับพินหมายเลข 11 และ 10 ของ Arduino ตามลำดับ
• ตอนนี้ใช้โมดูล LoRa และเชื่อมต่อพิน Vcc กับเอาต์พุต 3.3V ของ Arduino และพิน GND กับ GND ของ Arduino
• เชื่อมต่อ Rx pin ของ RYLR907 กับ Tx pin ของ Arduino ผ่านตัวต้านทานดังแสดงในแผนภาพวงจรด้านบน จำเป็นต้องใช้เครือข่ายตัวต้านทานเนื่องจาก Arduino ทำงานในระดับลอจิก 5V ในขณะที่ RYLR907 ทำงานที่ระดับลอจิก 3.3V ดังนั้นจึงใช้ตัวต้านทานเหล่านี้เพื่อลด 5V เป็น 3.3V

ด้วยวิธีนี้ ส่วนเครื่องส่งสัญญาณเช่นการเชื่อมต่อ HuskyLens จะเสร็จสมบูรณ์

สำหรับส่วนเครื่องรับ เราต้องการ ESP8266 เพื่อควบคุมโมดูล LoRa เพื่อรับข้อมูลที่ส่ง การเชื่อมต่อที่จะทำในส่วนนี้มีดังนี้:

• เชื่อมต่อพิน Vcc และ GND ของโมดูล LoRa กับพิน 3.3V และ GND ของ ESP8266
• เชื่อมต่อ GPIO 15 พินกับพิน Rx ของ LoRa และ GPIO 13 พินกับพิน Tx ของโมดูล RYLR907

ด้วยวิธีนี้ การเชื่อมต่อของฝั่งผู้รับจะเสร็จสมบูรณ์ ตอนนี้เราเพียงแค่ต้องเชื่อมต่อโมดูลกับพีซีของเราและอัปโหลดรหัสของโครงการ สำหรับคำอธิบายโดยละเอียดของโมดูล LoRa ที่ใช้ที่นี่และการเชื่อมต่อที่จะทำที่ปลายตัวรับสัญญาณ คุณสามารถตรวจสอบวิดีโอด้านบนได้

ขั้นตอนที่ 5: การเข้ารหัสโมดูล

เมื่อการเชื่อมต่อสำหรับทั้งสองส่วนเสร็จสิ้น ตอนนี้สิ่งเดียวที่เหลือคือการเชื่อมต่อ Arduino และ ESP กับพีซีและอัปโหลดรหัสสำหรับโครงการทีละรายการ คุณสามารถรับรหัสสำหรับโครงการได้โดยไปที่หน้า Github จากที่นี่

• ดาวน์โหลดไลบรารี HuskyLens ที่มีอยู่ในหน้า GitHub และติดตั้งลงใน Arduino IDE ของคุณ
• ตอนนี้เปิดไฟล์ชื่อ "Arduino Husky Lens Lora Code.ino" นี่คือรหัสที่ต้องอัปโหลดใน Arduino เพื่อรับข้อมูลจาก HuskyLens และส่งไปยังผู้รับ คัดลอกโค้ดนี้แล้ววางลงใน Arduino IDE ของคุณ
• เชื่อมต่อ Arduino กับพีซีของคุณ เลือกบอร์ดและพอร์ต COM ที่ถูกต้อง และกดปุ่มอัพโหลดทันทีที่โค้ดถูกอัพโหลด คุณสามารถยกเลิกการเชื่อมต่อ Arduino ของคุณได้

ด้วยวิธีนี้ ส่วนการเข้ารหัสสำหรับปลายเครื่องส่งสัญญาณจะเสร็จสมบูรณ์ ตอนนี้คุณสามารถเชื่อมต่อโมดูล ESP ซึ่งรวมกับ LoRa เพื่อใช้เป็นตัวรับ

• หลังจากเชื่อมต่อ ESP กับพีซีของคุณแล้ว ให้เปิดหน้า Github อีกครั้งและคัดลอกโค้ดในไฟล์ชื่อ "ESP8266 LoRa Text.ino" ซึ่งเป็นส่วนที่ต้องอัปโหลดใน ESP8266
• วางรหัสลงใน IDE เลือก COM Port และบอร์ดที่ถูกต้อง จากนั้นกดปุ่มอัพโหลด

เมื่อรหัสได้รับการอัปโหลด คุณก็พร้อมที่จะใช้การตั้งค่า

ขั้นตอนที่ 6: ทดสอบลิงก์

ทันทีที่โค้ดถูกอัปโหลดไปยังโมดูลทั้งสอง เราสามารถตรวจสอบลิงก์ได้โดยการเปิดมอนิเตอร์แบบอนุกรมในขั้นต้น ระบบจะแสดงข้อความว่า "ไม่มีบล็อกหรือลูกศรปรากฏบนหน้าจอ" ซึ่งหมายความว่า HuskyLens ไม่ได้เรียนรู้เกี่ยวกับวัตถุที่แสดง วัตถุถูกมองเห็นเป็นครั้งแรกและเลนส์ไม่รู้จัก ดังนั้นเพื่อให้จดจำวัตถุหรือใบหน้าที่แสดงไว้ได้ เราจำเป็นต้องแสดงวัตถุ HuskyLens และทันทีที่รับรู้วัตถุที่แสดงให้กดปุ่มการเรียนรู้ (ปุ่มกด) สิ่งนี้จะทำให้ HuskyLens เรียนรู้เกี่ยวกับวัตถุและทำให้รู้จักวัตถุเมื่อมีสิ่งที่คล้ายกับวัตถุที่เรียนรู้ แสดง เมื่อ HuskyLens ได้เรียนรู้เกี่ยวกับวัตถุแล้ว HuskyLens จะส่งข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุที่มองเห็น และข้อมูลที่ได้รับจาก LoRa ที่ส่วนรับจะแสดงบน Serial Monitor

ด้วยวิธีนี้ เราสามารถใช้ HuskyLens ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อจดจำวัตถุ รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุ และด้วยความช่วยเหลือของโมดูล LoRa จะส่งข้อมูลที่รวบรวมไปยังโมดูล LoRa อื่นที่อยู่ห่างออกไปหลายกิโลเมตร

นั่นคือทั้งหมดสำหรับการกวดวิชาหวังว่าคุณจะชอบมัน