Módulo Grove Vision AI
En esta sección, detallaremos cómo funciona el sensor, cómo obtener los datos del sensor utilizando el Wio Terminal y cómo enviar los datos utilizando Wio Terminal y Grove - Wio-E5.
Ampliable a Sensores Industriales
Con el controlador SenseCAP S2110 y el registrador de datos SenseCAP S2100, puedes convertir fácilmente los módulos Grove en sensores LoRaWAN®. Seeed no solo te ayuda con la creación de prototipos, sino que también te ofrece la posibilidad de expandir tu proyecto con la serie de robustos sensores industriales SenseCAP.
La carcasa con protección IP66, la configuración por Bluetooth, la compatibilidad con la red global LoRaWAN®, la batería incorporada de 19 Ah y el potente soporte desde la app hacen de los SenseCAP S210x la mejor opción para aplicaciones industriales. Esta serie incluye sensores para humedad del suelo, temperatura y humedad del aire, intensidad lumínica, CO₂, conductividad eléctrica (EC) y una estación meteorológica 8 en 1. Prueba los últimos SenseCAP S210x para tu próximo proyecto industrial exitoso.
Principio de Funcionamiento de los Sensores
La cámara en vivo de un dispositivo puede usarse para detectar objetos en un entorno mediante aprendizaje automático (Machine Learning).
La transmisión en vivo de una cámara puede identificar objetos en el mundo físico. Utilizando el modo de “transmisión” de la API de Detección y Seguimiento de Objetos de ML Kit, una cámara puede detectar objetos y usarlos como entrada para realizar una búsqueda visual (una consulta que usa una imagen como entrada) con el modelo de clasificación de imágenes de nuestra aplicación (aún en desarrollo).
Buscar con una cámara en vivo puede ayudar a los usuarios a aprender más sobre los objetos que los rodean, ya sea un perro o un gato.
Para más información sobre el uso del Módulo Grove Vision AI, consulta la referencia aquí.
Si deseas entrenar tus propios modelos, por favor consulta el contenido aquí.
Materiales Necesarios
 |  |  |
| Wio Terminal | Grove - Wio-E5 | Grove Vision AI Module |
Preparación Preliminar
Conexión
En esta rutina, necesitamos conectarnos a una puerta de enlace LoRa® cercana con la ayuda del Grove - Wio-E5. Para ello, debemos configurar el puerto Grove del lado derecho del Wio Terminal como un puerto serie por software para recibir comandos AT. El Módulo Vision AI debe conectarse al puerto Grove del lado izquierdo, según el diagrama que se muestra a continuación.
Preparación del Software
Paso 1. Instala el software de Arduino.
Paso 2. Lanza la aplicación de Arduino.
Paso 3. Añade el Wio Terminal al IDE de Arduino.
Abre el IDE de Arduino, haz clic en Archivo > Preferencias y copia la siguiente URL en Gestor de URLs Adicionales de Tarjetas:
https://files.seeedstudio.com/arduino/package_seeeduino_boards_index.json
Haz clic en Herramientas > Placa > Gestor de tarjetas y busca Wio Terminal en el gestor de tarjetas.
Paso 4. Selecciona tu placa y puerto
Debes seleccionar la entrada en el menú Herramientas > Placa que corresponda a tu Arduino. Selecciona Wio Terminal.
Selecciona el dispositivo serial de la placa Wio Terminal desde el menú Herramientas -> Puerto. Es probable que sea COM3 o superior (COM1 y COM2 suelen estar reservados para puertos seriales de hardware). Para averiguarlo, puedes desconectar tu Wio Terminal y volver a abrir el menú; la entrada que desaparezca será tu placa. Vuelve a conectarla y selecciona ese puerto.
Para usuarios de Mac, será algo como /dev/cu.usbmodem141401.
Si no puedes cargar el sketch, lo más probable es que el IDE de Arduino no haya podido poner el Wio Terminal en modo bootloader (porque el MCU se detuvo o tu programa está manejando el USB). Una solución es poner el Wio Terminal en modo bootloader manualmente.
Paso 5. Descarga la librería Grove - Wio-E5
Visita el repositorio Disk91_LoRaE5 y descarga todo el repositorio en tu computadora local.
Paso 6. Añadir librerías al IDE de Arduino
Ahora, la librería del Acelerómetro Digital de 3 Ejes puede instalarse en el IDE de Arduino. Abre el IDE de Arduino y haz clic en Programa -> Incluir Librería -> Añadir Biblioteca .ZIP, y selecciona el archivo Disk91_LoRaE5 que acabas de descargar.
Obtener el valor del Módulo Grove Vision AI
Paso 1. Descargar la librería del Módulo Grove Vision AI
Visita el repositorio Seeed-Grove-Vision-AI-Moudle y descarga todo el repositorio a tu equipo local.
Paso 2. Agregar las librerías al Arduino IDE
Ahora puedes instalar la librería del Módulo Vision AI en el Arduino IDE. Abre el Arduino IDE y haz clic en
Sketch -> Include Library -> Add .ZIP Library, y selecciona el archivo Seeed-Grove-Vision-AI-Moudle que acabas de descargar.
Paso 3. Obtener datos del Módulo Grove Vision AI
Visita el repositorio Get-AI-Module-value para consultar el código que permite obtener los datos del módulo.
#include "Seeed_Arduino_GroveAI.h"
#include <Wire.h>
GroveAI ai(Wire);
uint8_t state = 0;
void setup()
{
Wire.begin();
Serial.begin(115200);
Serial.println("begin");
if (ai.begin(ALGO_OBJECT_DETECTION, MODEL_EXT_INDEX_1)) // Object detection and pre-trained model 1
{
Serial.print("Version: ");
Serial.println(ai.version());
Serial.print("ID: ");
Serial.println( ai.id());
Serial.print("Algo: ");
Serial.println( ai.algo());
Serial.print("Model: ");
Serial.println(ai.model());
Serial.print("Confidence: ");
Serial.println(ai.confidence());
state = 1;
}
else
{
Serial.println("Algo begin failed.");
}
}
void loop()
{
if (state == 1)
{
uint32_t tick = millis();
if (ai.invoke()) // begin invoke
{
while (1) // wait for invoking finished
{
CMD_STATE_T ret = ai.state();
if (ret == CMD_STATE_IDLE)
{
break;
}
delay(20);
}
uint8_t len = ai.get_result_len(); // receive how many people detect
if(len)
{
int time1 = millis() - tick;
Serial.print("Time consuming: ");
Serial.println(time1);
Serial.print("Number of people: ");
Serial.println(len);
object_detection_t data; //get data
for (int i = 0; i < len; i++)
{
Serial.println("result:detected");
Serial.print("Detecting and calculating: ");
Serial.println(i+1);
ai.get_result(i, (uint8_t*)&data, sizeof(object_detection_t)); //get result
Serial.print("confidence:");
Serial.print(data.confidence);
Serial.println();
}
}
else
{
Serial.println("No identification");
}
}
else
{
delay(1000);
Serial.println("Invoke Failed.");
}
}
else
{
state == 0;
}
}
Abre el monitor serial del Arduino IDE, selecciona una tasa de baudios de 115200 y observa el resultado.
Enviar datos mediante Grove - Wio-E5
Combinamos el código anterior del Grove - Wio-E5 para conectarnos a la red LoRa®. Usando comandos AT, es posible enviar el valor obtenido del Módulo Grove Vision AI a través de la red LoRa®.
En el código de la sección anterior, sabemos que la salida (el número de objetos detectados y el nivel de confianza) son enteros positivos, y ambos son datos de no más de 8 bits.
De esta forma, determinamos el contenido, tamaño y formato de los datos que se enviarán usando comandos AT. Podemos declarar un arreglo lo suficientemente grande, almacenar en él la cadena con los datos que necesitamos enviar y, finalmente, usar la función send_sync() para transmitir el arreglo.
El pseudocódigo de esta idea sería algo similar a lo siguiente:
......
static uint8_t data_val[4] = { 0x00 }; //Use the data[] to store the values of the sensors
if (state == 1)
{
if (ai.invoke()) // begin invoke
{
while (1) // wait for invoking finished
{
CMD_STATE_T ret = ai.state();
if (ret == CMD_STATE_IDLE)
{
break;
}
delay(20);
}
uint8_t len = ai.get_result_len(); // receive how many people detect
if(len)
{
Serial.print("Number of people: "); Serial.println(len);
object_detection_t data; //get data
for (int i = 0; i < len; i++)
{
Serial.println("result:detected");
Serial.print("Detecting and calculating: ");
Serial.println(i+1);
ai.get_result(i, (uint8_t*)&data, sizeof(object_detection_t)); //get result
Serial.print("confidence:"); Serial.println(data.confidence);
data_decord(len, data.confidence, data_val);
if ( lorae5.send_sync( //Sending the sensor values out
8, // LoRaWan Port
data_val, // data array
sizeof(data_val), // size of the data
false, // we are not expecting a ack
7, // Spread Factor
14 // Tx Power in dBm
)
)
......
El resto de lo que necesitamos hacer es usar la función begin() para inicializar el Grove - Wio-E5 y la función setup() para configurar la información del triplete del Grove - Wio-E5. Cuando enviamos un mensaje de datos usando la función send_sync(), intentaremos unirnos a la red LoRaWAN® al mismo tiempo y, una vez que se logre la conexión, se enviarán los datos y se devolverá información como la intensidad de la señal y la dirección.
Puedes encontrar el código completo del ejemplo aquí.
No recomendamos que cargues el código en este momento para ver los resultados, porque aún no has configurado Helium o TTN y obtendrás un resultado de "Join failed". Recomendamos que cargues este código después de haber completado el capítulo Conectarse a Helium o Conectarse a TTN
Una vez que hayas experimentado y comprendido cómo funciona el Grove Vision AI Module y el formato de datos, por favor continúa con el siguiente paso del tutorial para unirte a LoRaWAN®.
| Sección Helium | |
| Introducción a Helium En este capítulo, presentaremos los controles de la consola de Helium para obtener una primera impresión sobre su funcionamiento. Ir al capítulo > |
| Conexión a Helium Esta sección describe cómo configurar Helium para que los datos del sensor puedan subirse y visualizarse correctamente en la consola. Ir al capítulo > |
| Sección TTN | |
| Introducción a TTN En este capítulo, presentaremos los controles de la consola de TTN para familiarizarte con su entorno. Ir al capítulo > |
| Conexión a TTN Esta sección describe cómo configurar TTN para que los datos del sensor puedan subirse y visualizarse correctamente en la consola. Ir al capítulo > |
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