MachineEye: 5 lépés

2024 Szerző: John Day | [email protected]. Utoljára módosítva: 2024-01-30 09:39

Kombináltam a Texas Instrument Sensor Tag CC2650 címkét a Raspberry Pi kamerával, hogy kifejlesszek egy műszerfalat néhány fantasztikus információval. A projektet az IBM Node Red használatával kötöttem be, amely a Raspberry Pi képre van telepítve. A fényképezőgép adatokat küld a Microsoft kognitív szolgáltatásainak, hogy visszaadja a kamera által látottak leírását. Ezek az adatok végtelen alkalmazásokhoz nyílhatnak meg. Példám egy egyszerű, amely bemutatja a belső időjárási körülményeket, és egy képet, amely leírja a kamera látását. én

1. lépés: Hardver és szoftver szükséges

Hardver

1. Raspberry Pi 3 (használhatja a Pi 2 vagy a Pi modell B -t is)

2. Raspberry Pi kamera

3. Texas Instruments CC2650 érzékelő címke

4. SD kártya

Szoftver

1. Raspbian Jessie Pixel verzióval: 2017. március

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/

2. Putty - terminál a Pi programozásához

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

3. További csomópont a piros csomóponthoz

Részletesen ismertettem a Pi -re telepítendő csomópontokat a 3. lépésben: Vörös csomópont beállítása.

2. lépés:

3. lépés: A hardver beállítása

A Raspberry Pi 3 -at és a CC2650 szenzorcímkét használom, 7 érzékelővel. A Raspberry Pi 3 beépített WiFi -vel és Bluetooth -szal rendelkezik, így nincs szükségünk annyi hardverkulcsra. Az egyetlen hardverkulcsom a vezeték nélküli egér és billentyűzet használata. A hivatalos Raspberry Pi webhelyről letöltheti a képet, és elindíthatja a Pi -t:

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

Az érzékelőcímkét csak ki kell húzni a műanyag csíkot, és jónak kell lennie. További információkat itt találhat.

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

A Raspberry Pi kamerának számos blogja is van, amelyek segítenek a kamera beállításában:

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

Ez a projekt az Adafruit érintőképernyőjével rendelkezik. Ez nem kötelező, és nem kötelező ehhez a projekthez.

4. lépés: Állítsa be a piros csomópontot

A Node Red egy könnyen használható eszköz, amely már telepítve van a Raspberry Pi -re. További információ itt található:

nodered.org/

A legfontosabb lépés itt a Pi verziójának frissítése:

sudo update-nodejs-and-node

Most ellenőrizze a verzióját. A Putty -t használom ehhez a projekthez terminálként.

npm -v

3.10.10

csomópont -v

6.10.0

Most frissítette a vörös csomópontját, és hozzáadunk néhány csomópontot a Raspberry Pi kamera és érzékelő címkéhez való csatlakozáshoz. Az összes csomópontot ebbe a könyvtárba kell telepíteni:

~/.csomó-piros

Lássunk neki !

npm telepítse a node-red-contrib-camerapi-t

npm install node-red-node-dweetio

npm csomópont-piros-hozzájárulás-freeboard telepítése

npm csomópont-piros-hozzájárulás-kognitív szolgáltatások telepítése

npm install node-red-node-sensortag

npm install node-red-node-dropbox

Ez eltart egy ideig, és ha figyelmeztetéseket kap, akkor rendben kell lennie. Beillesztettem egy injekciós csomópontot, hogy meghatározott időközönként készítsen képeket. A Dweetio célja, hogy a Camera Vision csomópont beolvassa a leírást vagy a címkéket a képből, és elküldi a Freeboard Dash Board szövegmezőbe. A Cognitive Services tartalmazza a Computer Vision csomópontot.

Ingyenes előfizetési kulcsot kell beszereznie a Microsoft -tól a Computer Vision csomóponthoz.

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

A Dropbox csomópont tökéletes ehhez a projekthez. Az Adafruit útmutatót használtam:

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

Görgessen le a Dropbox beállításához. Ennek minden Pi -n működnie kell, és sokkal egyszerűbbé tették a beállítást. Megmutatja a Dropbox beállítását, és megadja a Dropboxhoz való csatlakozáshoz szükséges kulcsokat. Ez a legjobb tutorial, amit találtam. De ahhoz, hogy lássam a képet az Irányítópulton, módosítanom kellett a kép linkjét. Úgy döntöttem, hogy a Chooser nevű Dropbox eszközt használom, hogy közvetlen linket kapjak a Dropboxba letöltött képhez. A-j.webp

A Red Node csomópont megtekintéséhez nyissa meg a böngészőt. Szeretem a Chrome -ot, és ez csak egy példa a formátumra:

192.168.1.1:1880

5. lépés: A DashBoard beállítása

A FreeBoard Dashboard rugalmas és egyszerű módja az adatok tartalmas megjelenítésének. Két adatforrás van beállítva, és mindegyik adathalmaz "saját dolog" névvel. Csatlakoztatom az első Machinewe nevű dweetio csomópontot a fotócsomóponthoz. Ez elküldi a kamera hasznos terhét a felhőbe, és lehetővé teszi számunkra, hogy rögzítsük az információkat a műszerfalon. Ez egy szövegdoboz lesz.

A második Dweetio csomópont az érzékelő címkéje. Ez a csomópont csatlakozik az érzékelőcímkéhez, és ismét elküldi az érzékelők hasznos terhét a felhőbe, és ismét rögzíti őket. a műszerfalon. Az adatok valós időben vannak. Ehhez a demóhoz hozzáadtam néhány érzékelőpanelt.

A képdoboz egy képpanel, amely a Dropboxra mutató közvetlen hivatkozással rendelkezik. A képnek és a leírásnak minden egyes kép aktiválásakor változnia kell.

A fenti kép egy kerámia macskám fényképfelvétele. Kicsit későn jelentkeztem a versenyre, és szörnyű időnk miatt Kanada atlanti -óceáni partvidékén nem tudtuk kivenni a kamerát. A csapadék és a hideg idő megöli az elektronikámat. Szükségem van arra is, hogy a barátaim és a legjobb szőrmés babáik eljöjjenek egy fotózásra.