Künstliche Intelligenz und Bilderkennung mit HuskyLens - Gunook

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-30 07:15

Hey, was ist los, Jungs! Akarsh hier von CETech.

In diesem Projekt werden wir uns die HuskyLens von DFRobot ansehen. Es ist ein KI-betriebenes Kameramodul, das mehrere Operationen der künstlichen Intelligenz wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und Linienerkennung usw. ausführen kann. Es ähnelt dem MatchX-Modul, das wir vor einiger Zeit in diesem Projekt besprochen haben. Da das MatchX-Modul etwas teuer war, habe ich mich entschlossen, etwas Ähnliches selbst zu machen und dafür fand ich HuskyLens als eine gute Wahl, da es im Vergleich zum MatchX-Modul billiger ist und alles kann, was das MatchX außer einem kann, z Übertragung von Daten und zu diesem Zweck werden wir das Huskylens-Modul mit dem RYLR907 LoRa-Modul von Reyax verbinden und es kann losgehen. Nach der Schnittstelle verwenden wir diese HuskyLens, um ein Objekt zu erkennen und die erkannten Daten mit dem LoRa-Modul an ein anderes LoRa-Modul auf der Empfängerseite zu senden.

Kommen wir also jetzt zum spaßigen Teil.

Lieferungen

Verwendete Teile:

Husky-Objektiv:

Reyax RYLR907:

Firebeetle ESP8266:

Arduino:

Schritt 1: Leiterplatten für Ihre Projekte herstellen lassen

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Schritt 2: Über das HuskyLens-Modul

HuskyLens ist ein benutzerfreundlicher KI-Bildverarbeitungssensor mit 6 integrierten Funktionen: Gesichtserkennung, Objektverfolgung, Objekterkennung, Linienverfolgung, Farberkennung und Tag-Erkennung. Es ist ein ziemlich ordentliches Modul, das mit einer Kamera auf der Vorderseite und einem LCD-Display auf der Rückseite und 3 LEDs (2 weiße und 1 RGB) onboard ausgestattet ist, die über die Software gesteuert werden können. Es verfügt über zwei Tasten, einen Schieberegler zum Umschalten zwischen den Betriebsmodi und einen Druckknopf zum Erfassen und Erlernen der Objekte vor der Kamera. Je mehr es lernt, desto intelligenter ist es. Die Einführung des AI-Chips der neuen Generation ermöglicht es HuskyLens, Gesichter mit 30 Bildern pro Sekunde zu erkennen. Über den UART / I2C-Port kann HuskyLens eine Verbindung zu Arduino, Raspberry Pi oder micro:bit herstellen, um Ihnen zu helfen, sehr kreative Projekte zu erstellen, ohne mit komplexen Algorithmen zu spielen.

Seine technischen Spezifikationen sind:

• Prozessor: Kendryte K210

• Bildsensor:

  • SEN0305 HuskyLens: OV2640 (2,0 Megapixel Kamera)
  • SEN0336 HuskyLens PRO: OV5640 (5.0 MegaPixel Kamera)
• Versorgungsspannung: 3.3~5.0V
• Stromverbrauch (TYP): 320 mA bei 3,3 V, 230 mA bei 5,0 V (Gesichtserkennungsmodus; 80% Hintergrundbeleuchtung; Fülllicht aus)
• Verbindungsschnittstelle: UART; I2C
• Anzeige: 2,0-Zoll-IPS-Bildschirm mit einer Auflösung von 320 * 240
• Eingebaute Algorithmen: Gesichtserkennung, Objektverfolgung, Objekterkennung, Linienverfolgung, Farberkennung, Tag-Erkennung
• Abmessung: 52mm44.5mm / 2.051.75"

Produktlink:

Schritt 3: Über das RYLR907 LoRa-Modul

Das RYLR907-Transceivermodul verfügt über das Lora-Langstreckenmodem, das eine Spreizspektrum-Kommunikation mit extrem großer Reichweite und eine hohe Störfestigkeit bei minimalem Stromverbrauch bietet. Es wird mit einer leistungsstarken Semtech SX1262 Engine geliefert, die eine hervorragende Blockierungsimmunität aufweist. Der RYLR907 hat einen niedrigen Empfangsstrom und kann Kanalbewegungen erkennen, um den stromsparenden CAD-Empfangsmodus einzuschalten. Es ist hochsensibel und lässt sich leicht durch AT-Befehle steuern. Abgesehen von all den oben genannten Funktionen verfügt es über eine eingebaute Antenne und verwendet eine AES128-Datenverschlüsselung. All diese Funktionen machen es für IoT-Anwendungen, mobile Geräte, Heimsicherheit usw. geeignet.

Es kann verwendet werden, um Daten über eine Entfernung in der Größenordnung von Kilometern zu übertragen, die ohne Internet oder andere Dinge sind. Wir werden also dieses LoRa-Modul verwenden, um die von der HuskyLens gesammelten Daten vom Senderende zum Empfängerende zu übertragen. Um detaillierte Informationen zu den technischen Spezifikationen des RYLR907-Moduls zu erhalten, können Sie von hier aus zu seinem Datenblatt wechseln.

Produktlink:

Schritt 4: Einrichten der Sender- und Empfängerabschnitte

In diesem Schritt werden wir den Verbindungsteil des Projekts durchführen. Zuerst verbinden wir die HuskyLens mit dem RYLR907 LoRa-Modul, dies wird die Senderseite und danach verbinden wir das LoRa-Modul mit einem ESP8266, um das Empfängerende zu machen, das die vom Sender gesendeten Daten empfängt und auf zeigt den seriellen Monitor der Arduino-IDE.

Die Schritte zum Verbinden von HuskyLens mit dem LoRa-Modul sind wie folgt:

• Verbinden Sie den Vcc- und GND-Pin der HuskyLens mit den 5V bzw. GND des Arduino.
• Verbinden Sie die Pins R und T der HuskyLens mit den Pins Nr. 11 bzw. 10 des Arduino.
• Nehmen Sie nun das LoRa-Modul und verbinden Sie seinen Vcc-Pin mit dem 3,3-V-Ausgang des Arduino und den GND-Pin mit dem GND des Arduino.
• Verbinden Sie den Rx-Pin des RYLR907 über einen Widerstand mit dem Tx-Pin des Arduino, wie im obigen Schaltplan gezeigt. Das Widerstandsnetzwerk ist erforderlich, da der Arduino mit einem Logikpegel von 5 V arbeitet, während der RYLR907 mit einem Logikpegel von 3,3 V arbeitet, sodass diese Widerstände verwendet werden, um 5 V auf 3,3 V zu senken.

Auf diese Weise ist der Senderbereich, d. h. die HuskyLens-Verbindungen, abgeschlossen.

Für die Empfängersektion benötigen wir nun einen ESP8266, um das LoRa-Modul zum Empfangen der übertragenen Daten zu steuern. Die Anschlüsse an diesem Ende sind wie folgt:

• Verbinden Sie die Vcc- und GND-Pins des LoRa-Moduls mit dem 3.3V- und GND-Pin des ESP8266.
• Verbinden Sie den GPIO 15-Pin mit dem Rx-Pin des LoRa und den GPIO 13-Pin mit dem Tx-Pin des RYLR907-Moduls.

Auf diese Weise sind die Anschlüsse der Empfängerseite abgeschlossen, wir müssen jetzt nur noch die Module an unseren PC anschließen und die Codes des Projekts hochladen. Eine detaillierte Beschreibung des hier verwendeten LoRa-Moduls und der empfängerseitig vorzunehmenden Verbindungen finden Sie im obigen Video.

Schritt 5: Codieren der Module

Da sind die Anschlüsse für beide Abschnitte gemacht. Jetzt müssen Sie nur noch Arduino und ESP mit dem PC verbinden und die Codes für das Projekt nacheinander hochladen. Sie können die Codes für das Projekt erhalten, indem Sie von hier aus zur Github-Seite gehen.

• Laden Sie die auf der GitHub-Seite verfügbare HuskyLens-Bibliothek herunter und installieren Sie sie in Ihrer Arduino-IDE.
• Öffnen Sie nun die Datei "Arduino Husky Lens Lora Code.ino". Dies ist der Code, der in den Arduino hochgeladen werden muss, um Daten von HuskyLens zu erhalten und an den Empfänger zu senden. Kopieren Sie diesen Code und fügen Sie ihn in Ihre Arduino-IDE ein.
• Verbinden Sie das Arduino mit Ihrem PC, wählen Sie das richtige Board und den richtigen COM-Port aus und drücken Sie die Upload-Schaltfläche, sobald der Code hochgeladen wurde, können Sie Ihr Arduino trennen.

Damit ist der Codierteil für die Senderseite abgeschlossen. Jetzt können Sie das ESP-Modul anschließen, das in Kombination mit LoRa als Empfänger verwendet wird.

• Nachdem Sie das ESP mit Ihrem PC verbunden haben, öffnen Sie die Github-Seite erneut und kopieren Sie den Code in die Datei "ESP8266 LoRa Text.ino", die in den ESP8266 hochgeladen werden muss.
• Fügen Sie den Code in die IDE ein. Wählen Sie den richtigen COM-Port und das richtige Board aus und klicken Sie anschließend auf die Schaltfläche zum Hochladen.

Wenn der Code hochgeladen wird, können Sie das Setup verwenden.

Schritt 6: Testen des Links

Sobald der Code in beide Module hochgeladen wird, können wir den Link überprüfen, indem wir zunächst den seriellen Monitor öffnen. Dies bedeutet, dass die HuskyLens das angezeigte Objekt nicht erkannt hat. Das Objekt wird zum ersten Mal gesehen und vom Objektiv nicht erkannt. Damit es das ihm gezeigte Objekt oder Gesicht erkennt. Wir müssen der HuskyLens das Objekt zeigen und sobald sie das angezeigte Objekt bestätigt, drücken Sie die Lerntaste (Drucktaste). Dadurch lernt die HuskyLens das Objekt kennen und erkennt das Objekt, wenn etwas Ähnliches wie das gelernte Objekt ist gezeigt. Nachdem die HuskyLens nun von dem Objekt erfahren hat, sendet sie die Daten über das Objekt, das sie sieht, und die vom LoRa am Empfängerende empfangenen Daten werden auf dem Serial Monitor angezeigt.

Auf diese Weise können wir KI-betriebene HuskyLens verwenden, um Objekte zu erkennen, Daten über sie zu sammeln und mit Hilfe des LoRa-Moduls die gesammelten Daten an ein anderes mehrere Kilometer entferntes LoRa-Modul zu übertragen.

Das war's also für das Tutorial hoffe es hat euch gefallen.