MachineEye: 5 krokov

2024 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy zmenené: 2024-01-30 11:55

Skombinoval som Texas Instrument Sensor Tag CC2650 s kamerou Raspberry Pi, aby som vyvinul palubnú dosku s niekoľkými úžasnými informáciami. Projekt som zapojil pomocou IBM Node Red, ktorá je nainštalovaná na obrázku Raspberry Pi. Fotoaparát odosiela údaje do kognitívnych služieb spoločnosti Microsoft, aby vrátil popis toho, čo fotoaparát vidí. Tieto údaje sa dajú otvoriť pre nekonečné množstvo aplikácií. Môj príklad je jednoduchý, ktorý zobrazuje počasie a obrázok s popisom toho, čo kamera vidí. Ja

Krok 1: Vyžaduje sa hardvér a softvér

Hardvér

1. Raspberry Pi 3 (môžete tiež použiť Pi 2 alebo Pi model B)

2. Kamera Raspberry Pi

3. Štítok senzora Texas Instruments CC2650

4. Karta SD

Softvér

1. Raspbian Jessie s verziou Pixel: marec 2017

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/

2. Putty - terminál na programovanie vášho Pi

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

3. Ďalší uzol pre Node Red

Podrobne som uzly, ktoré sa majú nainštalovať na Pi, popísal v kroku 3: Nastavenie červeného uzla.

Krok 2:

Krok 3: Nastavte hardvér

Používam Raspberry Pi 3 a Sensor Tag CC2650 zabalené so 7 senzormi. Raspberry Pi 3 má vstavané WiFi a Bluetooth, takže nepotrebujeme toľko hardvérových kľúčov. Mojím jediným hardvérovým kľúčom je používať moju bezdrôtovú myš a klávesnicu. Na stiahnutie obrázku a spustenie počítača Pi môžete použiť oficiálny web Raspberry Pi:

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

Na štítku senzora stačí vytiahnuť plastový prúžok a malo by byť dobré ísť. Viac informácií sa môžete dozvedieť tu.

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

Kamera Raspberry Pi má tiež množstvo blogov, ktoré vám pomôžu s nastavením kamery:

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

Tento projekt má dotykovú obrazovku Adafruit. Toto je voliteľné a nevyžaduje sa pre tento projekt.

Krok 4: Nastavte uzol na červeno

Node Red je ľahko použiteľný nástroj, ktorý je už nainštalovaný na Raspberry Pi. Viac informácií nájdete tu:

nodered.org/

Najdôležitejším krokom je aktualizácia vašej verzie na Pi:

sudo update-nodejs-a-uzol

Teraz skontrolujte svoju verziu. Ako svoj terminál používam na tento projekt Putty.

npm -v

3.10.10

uzol -v

6.10.0

Teraz je váš Node Red aktualizovaný, pridáme niekoľko uzlov na pripojenie k našej značke fotoaparátu a senzora Raspberry Pi. Všetky uzly by mali byť nainštalované v tomto adresári:

~/.node-red

Začnime !

npm nainštalovať node-red-contrib-camerapi

npm nainštalovať node-red-node-dweetio

npm nainštalovať node-red-contrib-freeboard

npm nainštalovať node-red-contrib-cognitive-services

npm nainštalovať node-red-node-sensortag

npm nainštalovať node-red-node-dropbox

Bude to nejaký čas trvať a pokiaľ dostanete upozornenia, malo by to byť v poriadku. Zahrnul som injekčný uzol na fotografovanie v definovaných intervaloch. Dweetio je pre uzol Camera Vision, aby prečítal popis alebo značky z obrázku a odoslal ho do textového poľa Freeboard Dash Board. Kognitívne služby zahŕňajú uzol Computer Vision.

Pre uzol Computer Vision musíte od spoločnosti Microsoft získať bezplatný kľúč predplatného.

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

Uzol Dropbox je pre tento projekt ideálny. Použil som sprievodcu od spoločnosti Adafruit, ktorý nájdete tu:

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

Posuňte zobrazenie nadol na položku Dropbox Setup. To by malo fungovať na akomkoľvek Pi a urobili nastavenie oveľa jednoduchším. Prevedie vás nastavením Dropboxu a zadaním kľúčov, ktoré potrebujete na pripojenie k Dropboxu. Toto je najlepší návod, ktorý som našiel. Ale aby som videl obrázok na Dashboarde, musel som vyladiť odkaz na obrázok. Na získanie priameho odkazu na obrázok stiahnutý do Dropboxu som sa rozhodol použiť nástroj Dropbox s názvom Chooser. Pre obrázok-j.webp

Aby vás Node Red Flow zobrazil, stačí otvoriť prehliadač. Chrome sa mi páči a toto je len príklad formátu:

192.168.1.1:1880

Krok 5: Nastavte DashBoard

Panel FreeBoard je flexibilný a ľahký spôsob, ako zmysluplne vizualizovať údaje. Sú nastavené dva zdroje údajov a každý súbor údajov má „názov-mojej veci“. K uzlu fotografií pripájam prvý uzol dweetio s názvom Machine Eye. To odošle užitočné zaťaženie fotoaparátu do cloudu a umožní nám zachytiť informácie na palubnom paneli. Toto bude textové pole.

Druhý uzol Dweetio je pre značku senzora. Tento uzol je pripojený k tagu senzora a opäť odošle užitočné zaťaženie senzorov do cloudu a znova bude zachytený. na palubnej doske. Údaje sú v reálnom čase. Do tejto ukážky som pridal niekoľko snímačov.

Pole s obrázkom je tabla s obrázkom s priamym odkazom na Dropbox. Obrázok a popis by sa mali zmeniť pri každej aktivácii obrázku.

Vyššie uvedený obrázok je fotografickým zachytením mojej keramickej mačky. Prihlásila som sa do súťaže trochu neskoro a kvôli nášmu bohému počasiu na atlantickom pobreží Kanady nemohla dostať kameru von. Zrážky a chladné počasie zabijú moju elektroniku. Tiež potrebujem, aby na fotenie prišli moji priatelia a ich najlepšie kožušinové deti.