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Grove Vision AI V2 を使用して Telegram で通知を受け取る

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

このプロジェクトでは、XIAO ESP32S3 と Grove Vision AI V2 を組み合わせて、コンパクトな人物検出デバイスを作成します。人物検出モデルを搭載した V2 モジュールが人の存在を識別し、その結果を ESP32S3 に送信します。マイクロコントローラーは情報を処理し、検出アラートを指定された Telegram アカウントに転送して、監視エリアで人が検出された際にリアルタイム通知を提供します。

必要な材料​

XIAO ESP32S3Grove Vision AI V2 キット
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パート 1. Telegram API​

Telegram に何かを送信するには、Telegram の Token と ChatId を取得して Telegram の API にアクセスする必要があります。以下の手順で取得しましょう。

ステップ 1. BotFather を使用して新しいボットを作成する​

Telegram を開き、BotFather のページにアクセスして /start を送信します。すると、BotFather からいくつかのフィードバックが返ってきます。

/newbot リンクをクリックします。BotFather が新しいボットを作成し、ルールに従ってボットに名前を付けるよう求められます。

ステップ 2. Token と ChatId を取得する​

前のステップに従ってボットを作成すると、BotFather からフィードバックが返ってきます。その中に Token が記載されており、形式は次のようになります：123456789:AoUJnnpoFlkkdfJbCXlo...。次に、この Token を使用して以下のリンクにアクセスし、ChatId を取得します。

# Token を使用してこのリンクにアクセス
https://api.telegram.org/bot{Token}/getUpdates

# 例
https://api.telegram.org/bot123456789:AoUJnnpoFlkkdfJbCXlo.../getUpdates

以下の画像のように ChatId を見つけることができます。ChatId の形式は次のようになります：12234556。Token と ChatId を保存してください。後で使用します。

tip

このページに何も表示されない場合は、ボットに何かメッセージを送信してからページを再読み込みしてください。

Part 2. 人物検出モデル​

Step 3. モデルを選択する​

まず、SenseCraft AI Model Assistantのメインページを開きます。

SenseCraft AIへ移動

デプロイしたいモデルを選択し、それをクリックしてください。

ここでこのモデルの説明を見ることができ、適している場合は右側のDeploy Modelボタンをクリックしてください。

Step 4. モジュールを接続し、適切なモデルをアップロードする​

Type-Cタイプのケーブルを使用してGrove Vision AI V2をコンピュータに接続し、Connectボタンをクリックしてください。

Confirmボタンをクリックします。このページの左上隅でUSB Single Serialを選択し、Connectボタンをクリックしてください。

このページに1～2分間留まり、モデルが正常にアップロードされるまで待ってください。このプロセス中に別のページタブに切り替えると、アップロードが失敗する可能性があります（現在、チームがこの問題の解決に取り組んでおり、近々修正される予定です）。

Step 5. 観察​

モデルが正常にアップロードされると、左側のプレビューでGrove Vision AI V2カメラからのライブフィードを見ることができます。

おめでとうございます！ここまで順調です。次は、Telegramに何かを送信するコードを書きます。XIAO ESP32シリーズを使用します。

Part 3. Telegramへの通知を送信する​

Step 6. インストール​

まず、XIAO ESP32S3をピンを介してGrove Vision AI V2に接続し、次にアンテナをXIAO ESP32S3に接続します。最後に、XIAO ESP32S3をType-Cケーブルを使用してコンピュータに接続します。

Step 7. コーディング​

まず、このページからSSCMAライブラリをダウンロードします。

次に、このZIPパッケージをArduino IDEに追加します。

Arduino IDEで新しいスケッチを作成し、以下のコードをスケッチに貼り付けてアップロードします。

tip

保存した2.4G Wi-Fiのssid、password、TelegramのToken、ChatIdに変更してください。

#include <WiFi.h>
#include <HTTPClient.h>
#include <ArduinoJson.h>
#include <Seeed_Arduino_SSCMA.h>

// ssidとpasswordを変更してください
const char* ssid = "xxx";
const char* password = "xxx";

// tokenとchatidを変更してください
const String botToken = "xxx";
const String chatId = "xxx";

SSCMA AI;

void setup()
{
    AI.begin();
    Serial.begin(9600);
    WiFi.begin(ssid, password); 
    while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
      delay(1000);
      Serial.println("WiFiに接続中...");
    }
}

void loop()
{
    if (!AI.invoke()){
      for (int i = 0; i < AI.boxes().size(); i++){
          // モデル推論を取得
          if(AI.boxes()[i].score>70){
            Serial.println("人物を検出しました");
            // 監視結果をTelegramに送信する関数を呼び出す
            if(WiFi.status() == WL_CONNECTED) {
              sendMessage("人物を検出しました");
              delay(1000);
            }
          }
      }
    }
}

// Telegramにアクセスしてメッセージを送信する関数
void sendMessage(String text) {
  String url = "https://api.telegram.org/bot" + botToken + "/sendMessage";
  String payload = "{\"chat_id\":\"" + chatId + "\",\"text\":\"" + text + "\"}";
  
  HTTPClient http;
  http.begin(url);
  http.addHeader("Content-Type", "application/json");
  
  int statusCode = http.POST(payload);
  if (statusCode == 200) {
    Serial.println("メッセージが正常に送信されました！");
  } else {
    Serial.println("メッセージの送信に失敗しました。");
  }
  http.end();
}

コードをアップロードした後、シリアルモニターを開き、Grove Vision AI V2を使用して人物を検出してください。Vision AI V2が人物を検出すると、以下の結果が表示されます。

次に、Telegramのボットチャットページを開くと、XIAO ESP32S3から送信されたメッセージが表示されます。また、ビデオのように電源バンクを使用して電力を供給することもできます。

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