Desenvolver aplicação Edge Impulse para a nuvem via Helium
Atualizável para Sensores Industriais
Com o controlador S2110 SenseCAP e o registrador de dados S2100, você pode facilmente transformar o Grove em um sensor LoRaWAN®. A Seeed não apenas ajuda você na prototipagem, mas também oferece a possibilidade de expandir seu projeto com a série SenseCAP de robustos sensores industriais.
O invólucro IP66, a configuração via Bluetooth, a compatibilidade com a rede global LoRaWAN®, bateria interna de 19 Ah e o forte suporte do APP fazem do SenseCAP S210x a melhor escolha para aplicações industriais. A série inclui sensores para umidade do solo, temperatura e umidade do ar, intensidade de luz, CO2, EC e uma estação meteorológica 8 em 1. Experimente o mais recente SenseCAP S210x para o seu próximo projeto industrial de sucesso.
Ferramentas que usamos
- Wio Terminal
- Edge impluse
- Helium
- Wio Terminal Edge Impulse Continuous Motion Recognition with Built-in Accelerometer
- Google Sheets
- Google Forms
Antes de iniciar esta seção, certifique-se de que você conhece o produto Wio Terminal Para mais detalhes, leia
Este artigo mostra uma solução para quem deseja usar edgeimpulse para gerar modelos e conectar com a nuvem. Em nossa demonstração, usaremos o Google Sheets. É a maneira direta e
Configuração do Helium
Passo 1. Criar uma Integração com suporte ao Google Form
Esta etapa é semelhante às etapas do artigo Integrate into Google Sheets via Helium
O que precisamos fazer é nomear a integração e simplesmente salvar a configuração.
Conectando ao Google Form
-
Criar
-
Conectar com o Google Sheets
-
Vincular com o ID do Google Form
Passo 2. Criar uma Function com os recursos de api do Google Form e Decoder
Certifique-se de que o Google Form está conectado com a Function, preenchida com o ID que obtivemos nas etapas acima.
Precisamos criar uma Function com o suporte Decoder para nossa transferência de fluxo de dados, assim.
function Decoder(bytes, port) {
var decoded = {};
function transformers(bytes) {
if (bytes[0] == 255 || bytes[0] == 0) {
value = bytes[2] * 256 + bytes[3];
}
return value;
}
if (port == 8) {
decoded.class = transformers(bytes.slice(0, 4));
}
var decodedPayload = {
"class": decoded.class
};
// END TODO
return Serialize(decodedPayload)
}
var field_mapping = {
"class": "entry.39410305"
};
function Serialize(payload) {
var str = [];
for (var key in payload) {
if (payload.hasOwnProperty(key)) {
var name = encodeURIComponent(field_mapping[key]);
var value = encodeURIComponent(payload[key]);
str.push(name + "=" + value);
}
}
return str.join("&");
}
// DO NOT REMOVE: Google Form Function\
Passo 3 . Configurar os Flows
Garantir a conexão
Configuração do Edge Impulse
Para mais detalhes, leia: Wio Terminal Edge Impulse Continuous Motion Recognition with Built-in Accelerometer
Configuração do Ardiuno (Wio Terminal)
Como os sensores e ambientes são diferentes, a gravação direta de modelos treinados em diferentes placas de suporte nem sempre é ideal. Modelos confiáveis precisam ser treinados pelos próprios usuários, portanto, apenas o código de teste é fornecido para uma experiência rápida.
Tenha uma experiência
Depois que geramos a biblioteca a partir do Edge Impulse, precisamos modificar o código para envio de dados via Lora no Wio Terminal. Se você apenas quiser ter uma experiência, simplesmente copie o código abaixo e grave-o no seu Wio Terminal via Arduino IDE.
Grave o código de teste abaixo.
#include <AIot_Example_inferencing.h>
#include"LIS3DHTR.h"
#include"TFT_eSPI.h"
LIS3DHTR<TwoWire> lis;
TFT_eSPI tft;
#include <SoftwareSerial.h>
#include <Arduino.h>
#include <SensirionI2CSht4x.h>
#include <Wire.h>
SoftwareSerial mySerial(A0, A1); // RX, TX
SensirionI2CSht4x sht4x;
static char recv_buf[512];
static bool is_exist = false;
static bool is_join = false;
static int at_send_check_response(char *p_ack, int timeout_ms, char *p_cmd, ...)
{
int ch;
int num = 0;
int index = 0;
int startMillis = 0;
va_list args;
memset(recv_buf, 0, sizeof(recv_buf));
va_start(args, p_cmd);
mySerial.printf(p_cmd, args);
Serial.printf(p_cmd, args);
va_end(args);
delay(200);
startMillis = millis();
if (p_ack == NULL)
{
return 0;
}
do
{
while (mySerial.available() > 0)
{
ch = mySerial.read();
recv_buf[index++] = ch;
Serial.print((char)ch);
delay(2);
}
if (strstr(recv_buf, p_ack) != NULL)
{
return 1;
}
} while (millis() - startMillis < timeout_ms);
return 0;
}
static void recv_prase(char *p_msg)
{
if (p_msg == NULL)
{
return;
}
char *p_start = NULL;
int data = 0;
int rssi = 0;
int snr = 0;
p_start = strstr(p_msg, "RX");
if (p_start && (1 == sscanf(p_start, "RX: \"%d\"\r\n", &data)))
{
Serial.println(data);
}
p_start = strstr(p_msg, "RSSI");
if (p_start && (1 == sscanf(p_start, "RSSI %d,", &rssi)))
{
Serial.println(rssi);
}
p_start = strstr(p_msg, "SNR");
if (p_start && (1 == sscanf(p_start, "SNR %d", &snr)))
{
Serial.println(snr);
}
}
////// Send message block end
/* Constant defines -------------------------------------------------------- */
#define CONVERT_G_TO_MS2 9.80665f
#define MAX_ACCEPTED_RANGE 2.0f // starting 03/2022, models are generated setting range to +-2, but this example use Arudino library which set range to +-4g. If you are using an older model, ignore this value and use 4.0f instead
/* Private variables ------------------------------------------------------- */
static bool debug_nn = false; // Set this to true to see e.g. features generated from the raw signal
/**
* @brief Arduino setup function
*/
void setup()
{
// put your setup code here, to run once:
Serial.begin(115200);
Serial.println("Edge Impulse Inferencing Demo");
tft.begin();
tft.setRotation(3);
tft.fillScreen(TFT_WHITE);
lis.begin(Wire1);
if (!lis.available()) {
Serial.println("Failed to initialize IMU!");
while (1);
}
else {
ei_printf("IMU initialized\r\n");
}
lis.setOutputDataRate(LIS3DHTR_DATARATE_100HZ); // Setting output data rage to 25Hz, can be set up tp 5kHz
lis.setFullScaleRange(LIS3DHTR_RANGE_16G); // Setting scale range to 2g, select from 2,4,8,16g
if (EI_CLASSIFIER_RAW_SAMPLES_PER_FRAME != 3) {
ei_printf("ERR: EI_CLASSIFIER_RAW_SAMPLES_PER_FRAME should be equal to 3 (the 3 sensor axes)\n");
return;
}
mySerial.begin(9600);
Wire.begin();
uint16_t error;
char errorMessage[256];
sht4x.begin(Wire);
uint32_t serialNumber;
error = sht4x.serialNumber(serialNumber);
delay(5000);
if (error) {
Serial.print("Error trying to execute serialNumber(): ");
errorToString(error, errorMessage, 256);
Serial.println(errorMessage);
} else {
Serial.print("Serial Number: ");
Serial.println(serialNumber);
}
Serial.print("E5 LORAWAN TEST\r\n");
if (at_send_check_response("+AT: OK", 100, "AT\r\n"))
{
is_exist = true;
at_send_check_response("+ID: DevEui", 1000, "AT+ID=DevEui,\"608XXXXXXXXEE7\"\r\n");
at_send_check_response("+ID: AppEui", 1000, "AT+ID=AppEui,\"608XXXXXXXX85D\"\r\n");
at_send_check_response("+MODE: LWOTAA", 1000, "AT+MODE=LWOTAA\r\n");
at_send_check_response("+DR: EU868", 1000, "AT+DR=EU868\r\n");
at_send_check_response("+CH: NUM", 1000, "AT+CH=NUM,0-2\r\n");
at_send_check_response("+KEY: APPKEY", 1000, "AT+KEY=APPKEY,\"E1EF1AC8XXXXXXXXXXXXXXXX05C5\"\r\n");
at_send_check_response("+CLASS: A", 1000, "AT+CLASS=A\r\n");
at_send_check_response("+PORT: 8", 1000, "AT+PORT=8\r\n");
delay(200);
is_join = true;
}
else
{
is_exist = false;
Serial.print("No E5 module found.\r\n");
}
}
/**
* @brief Return the sign of the number
*
* @param number
* @return int 1 if positive (or 0) -1 if negative
*/
float ei_get_sign(float number) {
return (number >= 0.0) ? 1.0 : -1.0;
}
/**
* @brief Get data and run inferencing
*
* @param[in] debug Get debug info if true
*/
void loop()
{
ei_printf("\nStarting inferencing in 2 seconds...\n");
delay(2000);
ei_printf("Sampling...\n");
// Allocate a buffer here for the values we'll read from the IMU
float buffer[EI_CLASSIFIER_DSP_INPUT_FRAME_SIZE] = { 0 };
for (size_t ix = 0; ix < EI_CLASSIFIER_DSP_INPUT_FRAME_SIZE; ix += 3) {
// Determine the next tick (and then sleep later)
uint64_t next_tick = micros() + (EI_CLASSIFIER_INTERVAL_MS * 1000);
lis.getAcceleration(&buffer[ix], &buffer[ix + 1], &buffer[ix + 2]);
for (int i = 0; i < 3; i++) {
if (fabs(buffer[ix + i]) > MAX_ACCEPTED_RANGE) {
buffer[ix + i] = ei_get_sign(buffer[ix + i]) * MAX_ACCEPTED_RANGE;
}
}
buffer[ix + 0] *= CONVERT_G_TO_MS2;
buffer[ix + 1] *= CONVERT_G_TO_MS2;
buffer[ix + 2] *= CONVERT_G_TO_MS2;
delayMicroseconds(next_tick - micros());
}
// Turn the raw buffer in a signal which we can the classify
signal_t signal;
int err = numpy::signal_from_buffer(buffer, EI_CLASSIFIER_DSP_INPUT_FRAME_SIZE, &signal);
if (err != 0) {
ei_printf("Failed to create signal from buffer (%d)\n", err);
return;
}
// Run the classifier
ei_impulse_result_t result = { 0 };
err = run_classifier(&signal, &result, debug_nn);
if (err != EI_IMPULSE_OK) {
ei_printf("ERR: Failed to run classifier (%d)\n", err);
return;
}
// print the predictions
ei_printf("Predictions ");
ei_printf("(DSP: %d ms., Classification: %d ms., Anomaly: %d ms.)",
result.timing.dsp, result.timing.classification, result.timing.anomaly);
ei_printf(": \n");
for (size_t ix = 0; ix < EI_CLASSIFIER_LABEL_COUNT; ix++) {
ei_printf(" %s: %.5f\n", result.classification[ix].label, result.classification[ix].value);
}
#if EI_CLASSIFIER_HAS_ANOMALY == 1
ei_printf(" anomaly score: %.3f\n", result.anomaly);
#endif
int classification_flag = 0;
if (result.classification[1].value > 0.7) {
tft.fillScreen(TFT_PURPLE);
tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);
tft.drawString("Wave", 20, 80);
delay(1000);
tft.fillScreen(TFT_WHITE);
classification_flag = 1;
}
if (result.classification[2].value > 0.7) {
tft.fillScreen(TFT_RED);
tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);
tft.drawString("Circle", 20, 80);
delay(1000);
tft.fillScreen(TFT_WHITE);
classification_flag = 2;
}
if (is_exist){
int ret = 0;
if (is_join){
ret = at_send_check_response("+JOIN: Network joined", 12000, "AT+JOIN\r\n");
if (ret){
is_join = false;
}
else{
Serial.println("");
Serial.print("JOIN failed!\r\n\r\n");
delay(5000);
}
}
else{
char cmd[128];
sprintf(cmd, "AT+CMSGHEX=\"%08X %08X\"\r\n", classification_flag);
ret = at_send_check_response("Done", 10000, cmd);
if (ret){
Serial.print("classification_flag:");
Serial.print(classification_flag);
Serial.print("\t");
recv_prase(recv_buf);
}
else{
Serial.print("Send failed!\r\n\r\n");
}
delay(5000);
}
}
else
{
delay(500);
}
}
#if !defined(EI_CLASSIFIER_SENSOR) || EI_CLASSIFIER_SENSOR != EI_CLASSIFIER_SENSOR_ACCELEROMETER
#error "Invalid model for current sensor"
#endif
Faça você mesmo para mais recursos
Para mais detalhes, consulte a documentação abaixo.
Algo a que talvez devamos prestar mais atenção:
-
Armazenar resultados de classificação:
Podemos definir um limite para alterar nossas flags quando uma determinada condição estiver presente, e diferentes categorias recebem rótulos diferentes.
Podemos comentar a função tft para obter mais velocidade.
int classification_flag = 0;
if (result.classification[1].value > 0.7) {
tft.fillScreen(TFT_PURPLE);
tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);
tft.drawString("Wave", 20, 80);
delay(1000);
tft.fillScreen(TFT_WHITE);
classification_flag = 1;
}
if (result.classification[2].value > 0.7) {
tft.fillScreen(TFT_RED);
tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);
tft.drawString("Circle", 20, 80);
delay(1000);
tft.fillScreen(TFT_WHITE);
classification_flag = 2;
}
.... -
Bloco de código de envio de dados:
Com a rede LoRa disponível, podemos usar a função para enviar a tag para a Helium e recuperá-la pelo Decoder que escrevemos na Helium.
if (is_exist){
int ret = 0;
if (is_join){
ret = at_send_check_response("+JOIN: Network joined", 12000, "AT+JOIN\r\n");
if (ret){
is_join = false;
}
else{
Serial.println("");
Serial.print("JOIN failed!\r\n\r\n");
delay(5000);
}
}
else{
char cmd[128];
sprintf(cmd, "AT+CMSGHEX=\"%08X %08X\"\r\n", classification_flag); // Change classification_flag to data wanna transfer
ret = at_send_check_response("Done", 10000, cmd);
if (ret){
Serial.print("classification_flag:");s
Serial.print(classification_flag);
Serial.print("\t");
recv_prase(recv_buf);
}
else{
Serial.print("Send failed!\r\n\r\n");
}
delay(5000);
}
}
else
{
delay(500);
}
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