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Grove Vision AI Module

note

この文書は AI によって翻訳されています。内容に不正確な点や改善すべき点がございましたら、文書下部のコメント欄または以下の Issue ページにてご報告ください。
https://github.com/Seeed-Studio/wiki-documents/issues

Grove Vision AI Module

このセクションでは、センサーの動作方法、Wio Terminalを使用してセンサーデータを取得する方法、Wio TerminalとGrove - Wio-E5を使用してデータを送信する方法について詳しく説明します。

産業用センサーへのアップグレード可能​

SenseCAP S2110コントローラーとS2100データロガーを使用することで、Groveを簡単にLoRaWAN®センサーに変えることができます。Seeedはプロトタイピングを支援するだけでなく、SenseCAPシリーズの堅牢な産業用センサーを使用してプロジェクトを拡張する可能性も提供します。

IP66のハウジング、Bluetooth設定、グローバルLoRaWAN®ネットワークとの互換性、内蔵19Ahバッテリー、そして強力なアプリサポートにより、SenseCAP S210xは産業用途に最適な選択肢となります。このシリーズには、土壌水分、空気温度と湿度、光強度、CO2、EC、そして8-in-1気象ステーション用のセンサーが含まれています。次の成功する産業プロジェクトには最新のSenseCAP S210xを試してみてください。

SenseCAP 産業用センサー
S2100
データロガー		S2101
空気温度 & 湿度		S2102
光		S2103
空気温度 & 湿度 & CO2
S2104
土壌水分 & 温度		S2105
土壌水分 & 温度 & EC		S2110
LoRaWAN® コントローラー		S2120
8-in-1 気象ステーション

センサーの動作原理​

デバイスのライブカメラを使用して、機械学習を利用して環境内のオブジェクトを検出することができます。

カメラのライブフィードを使用して、物理的な世界のオブジェクトを識別できます。ML KitのObject Detection & Tracking APIの「ストリーミング」モードを使用すると、カメラフィードがオブジェクトを検出し、それを入力として使用して、アプリ独自の画像分類モデル（現在開発中）でビジュアル検索（画像を入力として使用する検索クエリ）を実行できます。

ライブカメラを使用した検索は、犬や猫など、周囲のオブジェクトについてユーザーがより多くの情報を学ぶのに役立ちます。

Vision AI Moduleの使用に関する詳細情報はこちらを参照してください。

独自にモデルをトレーニングしたい場合は、こちらの内容を参照してください。

必要な材料​

Wio TerminalGrove - Wio-E5Grove Vision AI Module

事前準備​

接続​

この手順では、Grove - Wio-E5を使用して近くのLoRa®ゲートウェイに接続する必要があります。右側のWio TerminalのGroveポートをソフトシリアルポートとして構成し、ATコマンドを受信します。以下の図に従って、Vision AI Module（左側）を接続します。

ソフトウェア準備​

ステップ 1. Arduinoソフトウェアをインストールします。

ステップ 2. Arduinoアプリケーションを起動します。

ステップ 3. Arduino IDEにWio Terminalを追加します。

Arduino IDEを開き、File > Preferencesをクリックし、以下のURLを「Additional Boards Manager URLs」にコピーします：

https://files.seeedstudio.com/arduino/package_seeeduino_boards_index.json

Tools > Board > Board Managerをクリックし、Boards ManagerでWio Terminalを検索します。

ステップ 4. ボードとポートを選択します

Tools > Boardメニューで、Arduinoに対応するエントリを選択します。Wio Terminalを選択してください。

Tools -> PortメニューからWio Terminalボードのシリアルデバイスを選択します。これは通常、COM3以上（COM1およびCOM2は通常ハードウェアシリアルポートに予約されています）です。確認するには、Wio Terminalボードを切断してメニューを再度開き、消えるエントリがArduinoボードであるはずです。ボードを再接続してそのシリアルポートを選択します。

tip

Macユーザーの場合、/dev/cu.usbmodem141401のようなものになります。

スケッチをアップロードできない場合、主にArduino IDEがWio Terminalをブートローダーモードにできなかったことが原因です（MCUが停止しているか、プログラムがUSBを処理しているため）。回避策として、Wio Terminalを手動でブートローダーモードにする必要があります。

ステップ 5. Grove - Wio-E5ライブラリをダウンロードします

Disk91_LoRaE5リポジトリを訪問し、リポジトリ全体をローカルドライブにダウンロードします。

ステップ 6. Arduino IDEにライブラリを追加します

次に、3軸デジタル加速度計ライブラリをArduino IDEにインストールします。Arduino IDEを開き、sketch -> Include Library -> Add .ZIP Libraryをクリックし、先ほどダウンロードしたDisk91_LoRaE5ファイルを選択します。

Grove Vision AI モジュールの値を取得する​

ステップ 1. Grove Vision AI モジュールコードライブラリをダウンロード

Seeed-Grove-Vision-AI-Moudle リポジトリにアクセスし、リポジトリ全体をローカルドライブにダウンロードしてください。

ステップ 2. Arduino IDE にライブラリを追加

次に、Vision AI モジュールライブラリを Arduino IDE にインストールします。Arduino IDE を開き、スケッチ -> ライブラリをインクルード -> .ZIP形式のライブラリを追加 をクリックし、先ほどダウンロードした Seeed-Grove-Vision-AI-Moudle ファイルを選択してください。

ステップ 3. Grove Vision AI モジュールデータを取得

このリポジトリを使用すると、カメラフィードによって識別されたモデルの数と信頼度を取得できます。これらは 8 ビット以下の符号なし整数データです。

#include "Seeed_Arduino_GroveAI.h"
#include <Wire.h>

GroveAI ai(Wire);
uint8_t state = 0;
void setup()
{
  Wire.begin();
  Serial.begin(115200);
  
  Serial.println("開始");
  if (ai.begin(ALGO_OBJECT_DETECTION, MODEL_EXT_INDEX_1)) // オブジェクト検出と事前学習済みモデル1
  {
    Serial.print("バージョン: ");
    Serial.println(ai.version());
    Serial.print("ID: ");
    Serial.println( ai.id());
    Serial.print("アルゴリズム: ");
    Serial.println( ai.algo());
    Serial.print("モデル: ");
    Serial.println(ai.model());
    Serial.print("信頼度: ");
    Serial.println(ai.confidence());
    state = 1;
  }
  else
  {
    Serial.println("アルゴリズムの開始に失敗しました。");
  }
}

void loop()
{
  if (state == 1)
  {
    uint32_t tick = millis();
    if (ai.invoke()) // 呼び出しを開始
    {
      while (1) // 呼び出しが終了するまで待機
      {
        CMD_STATE_T ret = ai.state(); 
        if (ret == CMD_STATE_IDLE)
        {
          break;
        }
        delay(20);
      }

     uint8_t len = ai.get_result_len(); // 検出された人数を取得
     if(len)
     {
       int time1 = millis() - tick; 
       Serial.print("処理時間: ");
       Serial.println(time1);
       Serial.print("人数: ");
       Serial.println(len);
       object_detection_t data;       // データを取得

       for (int i = 0; i < len; i++)
       {
          Serial.println("結果: 検出されました");
          Serial.print("検出と計算中: ");
          Serial.println(i+1);
          ai.get_result(i, (uint8_t*)&data, sizeof(object_detection_t)); // 結果を取得
  
          Serial.print("信頼度:");
          Serial.print(data.confidence);
          Serial.println();
        }
     }
     else
     {
       Serial.println("識別なし");
     }
    }
    else
    {
      delay(1000);
      Serial.println("呼び出しに失敗しました。");
    }
  }
  else
  {
    state == 0;
  }
}

Arduino IDE のシリアルモニタを開き、ボーレートを 115200 に設定して結果を観察してください。

Grove - Wio-E5 を介してデータを送信する​

Grove - Wio-E5 の以前のコードを組み合わせて、LoRa® ネットワークに接続します。AT コマンドを使用することで、Grove Vision AI モジュールの値を LoRa® ネットワークに送信することが可能です。

前節のコードでは、出力として検出されたオブジェクトの数と信頼度が正の整数であり、どちらも 8 ビットを超えないことがわかっています。

この方法により、AT コマンドを介して送信するデータの内容、サイズ、および形式を決定します。十分な大きさの配列を設定し、送信する必要のある文字列を配列に格納し、最後に send_sync() 関数を使用して配列を送信することができます。

上記のアイデアの擬似コードはおおよそ次のようになります。

  ......
  static uint8_t data_val[4] = { 0x00 };  // data[] を使用してセンサーの値を格納
  
  if (state == 1)
  {
    if (ai.invoke()) // 実行開始
    {
      while (1) // 実行完了を待機
      {
        CMD_STATE_T ret = ai.state(); 
        if (ret == CMD_STATE_IDLE)
        {
          break;
        }
        delay(20);
      }
      uint8_t len = ai.get_result_len(); // 検出された人数を取得
      if(len)
      {
        Serial.print("Number of people: "); Serial.println(len);
        object_detection_t data;       // データを取得
    
        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)); // 結果を取得
    
          Serial.print("confidence:"); Serial.println(data.confidence);

          data_decord(len, data.confidence, data_val);
          
          if ( lorae5.send_sync(              // センサー値を送信
                8,                            // LoRaWan ポート
                data_val,                     // データ配列
                sizeof(data_val),             // データサイズ
                false,                        // ACK を期待しない
                7,                            // スプレッドファクタ
                14                            // 送信出力 (dBm)
               ) 
          )
          ......

次に行う必要があるのは、begin() 関数を使用して Grove - Wio-E5 を初期化し、setup() 関数を使用して Grove - Wio-E5 のトリプレット情報を設定することです。send_sync() 関数を使用してデータメッセージを送信するとき、同時に LoRaWAN® に参加を試みます。一度成功すると、データが送信され、信号強度やアドレスなどの情報が返されます。

完全なコード例は こちら で確認できます。

tip

現時点でコードをアップロードして結果を確認することはお勧めしません。なぜなら、この時点ではまだ Helium/TTN の設定が完了しておらず、「Join failed」という結果が得られるためです。このコードをアップロードするのは、Connecting to Helium または Connecting to TTN の章を完了し、完全なデータ送信プロセスを完了した後にしてください。

Grove Vision AI モジュールの動作とデータ形式を体験し理解したら、次のステップである LoRaWAN® への参加に進んでください。

Helium セクション

pir

Helium の紹介

この章では、Helium コンソールの操作方法を紹介し、Helium コンソールの第一印象を得ることができます。

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pir

Helium に接続する

このセクションでは、センサーデータを Helium に正常にアップロードして表示できるようにするための Helium の設定方法について説明します。

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TTN セクション

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TTN の紹介

この章では、TTN コンソールの操作方法を紹介し、TTN コンソールの第一印象を得ることができます。

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pir

TTN に接続する

このセクションでは、センサーデータを TTN に正常にアップロードして表示できるようにするための TTN の設定方法について説明します。

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