Ухаалаг IoT алсын хараа: 8 алхам

2024 Зохиолч: John Day | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2024-01-30 11:04

Энэ бол ухаалаг хотын нөхцөл байдалд чиглэсэн төсөл юм. Энэ асуудалд бидний шийдэж буй гурван том асуудал байна.

1 - нийтийн гэрэлтүүлэгт эрчим хүч хэмнэх; 2 - хотын аюулгүй байдлыг сайжруулах; 3 - замын хөдөлгөөний урсгалыг сайжруулах.

1 - Гудамжинд LED гэрлийг ашигласнаар хэмнэлт аль хэдийн 50% хүрч, Telemanagement -ийг нэмснээр бид 30% илүү хэмнэлт гаргах боломжтой болно.

2 - Ухаалаг камерыг ашигласнаар бид хүмүүс байхгүй байгаа газруудад гэрлийг багасгаж, хүмүүсийн алхаж буй гудамжны хэсгийг гэрэлтүүлж болно. Энэ нь энерги хэмнэхээс гадна ажиглах мэдрэмжийг нэмэгдүүлж, муу санаатай хүмүүсийг айлгах болно. Цаашилбал, сэжигтэй үйлдэл гарсан тохиолдолд харааны сэрүүлгийг (жишээ нь чийдэнгээ анивчих) ашиглаж болно.

3 - Ухаалаг камер нь замын хөдөлгөөнийг хамгийн сайн зохицуулахын тулд замын хөдөлгөөнийг хянаж, орон нутгийн нөхцөл байдлыг боловсруулж, гэрлийн дохиог хянах болно. Ийм байдлаар замын түгжрэлээс зайлсхийх боломжтой, гарам дээр урсгал байхгүй үед машинууд улаан дохиог удаан хүлээх шаардлагагүй болно. Технологийн асуудлуудын хувьд бид зөвхөн холбогдох мэдээллийг дамжуулахын тулд захын боловсруулалтыг ашиглан IOT -ийн хотын хэмжээнд бат бөх холболт, IoT сүлжээний камерыг нэгтгэх гэх мэт нийтлэг асуудлуудыг шийдэж байна.

Embarcados болон GitHub дээрх манай нийтлэлийг үзнэ үү

Мөн YouTube дээр

Манай баг:

Милтон Фелипе Соуза Сантос

Густаво Ретуци Пинхейро

Эдуардо Калдас Кардосо

Жонатас Бейкер

(Доорх холбоо барих мэдээлэл)

Алхам 1: Системийн блок диаграм

Энэ бол шийдлийн архитектурын тойм юм.

Систем нь FAN интерфэйс дээр RFmesh, LAN дээрх WiFi, мөн WAN холболтод CAT-M ашигладаг камер-гарцаас бүрдэнэ. Мөн ухаалаг фотоэлемент, Ухаалаг камер, гэрлийн дохиог агуулдаг.

Сүлжээний бүх төхөөрөмж, голчлон ухаалаг камер нь ухаалаг гарц руу 6lowpan -ээр өгөгдөл илгээдэг тул нийтийн гэрэлтүүлэг, гэрлэн дохионы хяналттай холбоотой шийдвэр гаргах боломжтой.

Гарц нь VPN -ээр дамжуулан манай сервертэй холбогддог. Ийм байдлаар бид FAN ба LAN, bot -ийг ашиглан статусыг шалгах эсвэл төхөөрөмжийг хянах боломжтой болно.

Алхам 2: Энэхүү төслийн бүрэлдэхүүн хэсгүүд

Ухаалаг камер

- DragonBoard410C/DragonBoard820C

- USB камер

- OneRF NIC

Камерын гарц

- DragonBoard410C/DragonBoard820C

- USB камер

- OneRF NIC

- Cat-M/3G модем

Ухаалаг гэрлийн дохио

Алхам 3: Алхам 2: Хэлхээ диаграм ба холболтууд

Ухаалаг камер

- USB порт дээрх камер

- UART порт дээрх OneRF NIC

Камерын гарц

- USB порт дээрх камер

- UART порт дээрх OneRF NIC

- USB порт дээр 3G/Cat-M модем

(Бүгдийг IoT Mezzanine холбосон)

Ухаалаг модны гэрэл

- Уламжлалт гудамжны гэрэл

- Реле самбар (3 суваг)

- OneRF NIC

Ухаалаг гэрэл зураг

- OneRF NIC

- Цахилгаан тоолуур

Алхам 4: Os -ийг DragonBoards дээр суулгаарай

Dragonboard820C дээр Debian суулгах (Fastboot арга)

Линукс үйлдлийн систем ашиглан https://www.96boards.org/documentation/consumer/d… жагсаагдсан багцуудыг суулгана уу.

Луу самбар дээр:

s4 OFF, OFF, OFF, OFF болгох

Vol (-) товчлуурыг дарна уу

Хэрэв та цуваа дэлгэц ашиглаж байгаа бол (маш их зөвлөж байна) танд "fastboot: боловсруулах командууд" гэсэн мессеж ирэх болно (115200 дээрх цуваа дэлгэц) Компьютер дээрх micro usb (J4) -ийг холбоно уу.

Хост компьютер дээр: https://www.96boards.org/documentation/consumer/d… дээрээс татаж авах (болон задлах)

$ sudo fastboot төхөөрөмж

452bb893 fastboot (жишээ)

$ sudo fastboot флаш boot boot-linaro-buster-dragonboard-820c-BUILD.img

$ sudo fastboot flash rootfs linaro-buster-alip-dragonboard-820c-BUILD.img

Dragonboard410C дээр Debian суулгах

Компьютер дээрх алхамууд (Linux)

1 - Зургийг татаж авах

$ cd ~

$ mkdir Debian_SD_Card_Install_image

$ cd Debian_SD_Card_Install_image

$ wget

2 - Файлуудыг задлах

$ cd ~/Debian_SD_Card_Install_image

$ unzip dragonboard410c_sdcard_install_debian-233.zip

3 - microSD -ийг компьютер дээрээ оруулаад суулгасан эсэхийг шалгаарай

$ df -h

/dev/sdb1 7.4G 32K 7.4G 1%/хэвлэл мэдээллийн хэрэгсэл/3533-3737

4 - microSD -ийг салгаад дүрсийг шарна уу

$ umount /dev /sdb1

$ sudo dd if = db410c_sd_install_debian.img of =/dev/sdb bs = 4M oflag = sync status = noxfer

5 - microSD -ийг компьютераасаа салга

Компьютер дээрх алхамууд (Windows) Татаж авах - SD картны дүрс - (Сонголт 1) SD картны зураг - eMMC -ээс суулгаж ачаална уу.

www.96boards.org/documentation/consumer/dr…

SD картыг суулгах зургийг задлах

Win32DiskImager хэрэгслийг татаж аваад суулгана уу

sourceforge.net/projects/win32diskimager/f…

Win32DiskImager хэрэгслийг нээнэ үү

SD картыг компьютерт оруулна уу

Олборлосон.img файлыг олоорой

Бичих дээр дарна уу

DragonBoard ™ 410c сүлжээнээс салгагдсан эсэхийг шалгаарай

DragonBoard ™ 410c дээрх S6 унтраалгыг 0-1-0-0 болгож, "SD Boot switch" -ийг "ON" болгож тохируулах ёстой.

HDMI холбоно уу

USB гарыг залгаарай

MicroSD -ийг оруулна уу

Залгуурын цахилгаан адаптер

Суулгах зургийг сонгоод "Суулгах" дээр дарна уу.

суулгалт дуусахыг хүлээнэ үү

Цахилгаан адаптерийг салга

MicroSD -ийг устгана уу

S6 унтраалгыг 0-0-0-0 болгож тохируулна уу

Гүйцэтгэсэн

Алхам 5: Холболтын интерфэйсүүд

Cat-m ба 3G суулгаж байна

Дараах AT командыг хост машин ашиглан ашиглана уу

ДАХЬ#SIMDET? // SIM байгаа эсэхийг шалгах#SIMDET: 2, 0 // сим ороогүй байна

#SIMDET: 2, 1 // сим оруулсан

AT+CREG? // бүртгэгдсэн эсэхийг шалгана уу

+CREG: 0, 1 // (сүлжээний бүртгэлийн хүсээгүй үр дүнгийн кодыг идэвхгүй болгох (үйлдвэрийн өгөгдмөл), бүртгэгдсэн гэрийн сүлжээ)

AT+COPS?

+COPS: 0, 0, "VIVO", 2 // (горим = автомат сонголт, формат = үсэг тоон, опер,?)

AT+CPAS // Утасны үйл ажиллагааны төлөв

+CPAS: 0 // бэлэн байна

AT+CSQ // үйлчилгээний чанарыг шалгана уу

+CSQ: 16, 3 // (rssi, битийн алдааны түвшин)

AT+CGATT? // GPRS хавсралтын байдал

+CGATT: 1 // хавсаргасан

AT+CGDCONT = 1, "IP", "zap.vivo.com.br",, 0, 0 // контекст тохируулах

БОЛЖ БАЙНА УУ

AT+CGDCONT? // контекстийг шалгах

+CGDCONT: 1, “IP”,”zap.vivo.com.br”,””, 0, 0

AT#SGACT = 1, 1 // Контекст идэвхжүүлэх

#SGACT: 100.108.48.30

БОЛЖ БАЙНА УУ

Интерфэйсийг тохируулах

График орчныг ашиглах

Модемийг холбоно уу (oneRF_Modem_v04 - HE910)

Сүлжээний холболтыг нээнэ үү

Шинэ холболт нэмэхийн тулд + дээр дарна уу

Гар утасны өргөн зурвасыг сонгоно уу

Зөв төхөөрөмжийг сонгоно уу

Улсаа сонгоно уу

Нийлүүлэгчийг сонгоно уу

Төлөвлөгөөг сонгоод хадгална уу

Модемийг устгана уу

Модемийг дахин холбоно уу

Terminalapt-get ашиглан pppconfig суулгана уу

pppconfig

үйлчилгээ үзүүлэгч = vivo

Динамико

CHAP

vivo

vivo

115200

Ая

*99#

үгүй (гарын авлага)

/dev/ttyUSB0

хэмнэх

cat/etc/ppp/peers/vivo

cat/etc/chatscripts/vivo

pon vivo

Хэрэв та Cat-M модулийг ашиглаж байгаа бол дараах тушаалуудыг ашиглана уу

echo 1bc7 1101>/sys/bus/usb-serial/drivers/option1/new_id

apt-get install comgt

comgt -d /dev /ttyUSB0 comgt мэдээлэл -d /dev /ttyUSB0

Алхам 6: Үндсэн програм хангамжийн модулийг суулгах

Хөгжлийн компьютер дээр

Зарим алхам нь техник хангамжаас хамааралтай бөгөөд таны компьютерийн бодит үзүүлэлтүүдийг хангахын тулд тохируулагдах ёстойг анхаарна уу. Номын санг нэг тушаалаар суулгаж болно.

sudo apt install build-essential git libatlas libgoogle-glog-dev libiomp-dev libleveldb-dev liblmdb-dev libopencv-dev libopenmpi-dev libsnappy-dev libprotobuf-dev libatlas libboost libgflags2 hdf5 OpenMP-dPPYPYPPIPPIPILER python-pip python-numpy python-scipy python-matplotlib python-future python-protobuf python-type python-hypotesis python-yaml

OpenCV

Энэхүү хүрээ нь хөгжүүлэлтийн машин дээрх зураг дээр суурилсан статистик алгоритмыг боловсруулахад ашиглагддаг. Манай кодын ихэнх нь Python хэл дээр бичигдсэн байдаг тул суулгах хамгийн хялбар арга бол зүгээр л бичих явдал юм

opencv-python-ийг суулгах

Гэхдээ эдгээр дугуйнууд нь таны CPU -ээс өөр юу ч ашиглахгүй бөгөөд бүх цөмийг нь ашиглахгүй байж магадгүй тул хамгийн их гүйцэтгэлд хүрэхийн тулд та эх сурвалжаас хөрвүүлэхийг хүсч болно. Жишээлбэл, Линукс дээр багц үүсгэхийн тулд та OpenCV хувилбаруудын хуудсан дээрх зип файлыг ачаалж, задлах боломжтой. Задлагдаагүй фолдероос:

mkdir build && cd buildcmake.. бүгдийг хийх -j4

sudo make install

-J4 тушаал нь дөрвөн утас ашиглахыг заадаг. CPU -ийнхээ хэмжээгээр ашиглах хэрэгтэй!

Кофе

Эх сурвалжаас Caffe -ийн хүрээг тохируулахын тулд:

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git && cd caffemkdir build

смэйк..

бүгдийг хийх

test make runtest хийх

Хэрэв бүх туршилтыг амжилттай хийвэл бүх зүйл бэлэн болно.

TensorFlow

Google танд TensorFlow -ийг энгийн хэрэгслээр эмхэтгэхийг зөвшөөрдөггүй. Үүнд Базел шаардлагатай бөгөөд энэ нь ажиллахгүй байх магадлалтай тул үүнийг эмхэтгэхээс зайлсхийж, урьдчилан эмхэтгэсэн модулийг дараах байдлаар аваарай.

tensorflow -ийг суулгах

Хэрэв таны компьютер жаахан хуучирсан бөгөөд AVX заавар байхгүй бол хамгийн сүүлийн AVX бус тензор урсгалыг аваарай

pip install tensorflow == 1.5

Тэгээд та дууссан.

SNPE - Snapdragon ™ мэдрэлийн боловсруулалтын хөдөлгүүр

Манай Qualcomm найзуудын SNPE гэж нэрлэдэг Snappy -ийг тохируулах нь тийм ч хэцүү биш боловч алхамуудыг чанд дагаж мөрдөх ёстой. Суурилуулалтын тойм нь:

мэдрэлийн сүлжээний бүтцийн git хадгалах санг клон хийх

CaffeCaffe2

TensorFlow

ONNX

dependenciessnpe/bin/dependencies.sh байгаа эсэхийг шалгахын тулд скриптүүдийг ажиллуулна уу

snpe/bin/check_python_depends.sh

суулгасан хүрээ бүрийн хувьд snpe/bin/envsetup.sh ажиллуулна

$ SNPE/bin/envsetup.sh -c $ CAFFE_GIT эх сурвалж

$ SNPE/bin/envsetup.sh -f $ CAFFE2_GIT эх сурвалж

$ SNPE/bin/envsetup.sh -t $ TENSORFLOW_GIT эх сурвалж

$ SNPE/bin/envsetup.sh -o $ ONNX_GIT эх сурвалж

Нээлттэй терминал бүрт SNPE -ийг эх сурвалж болгохын тулд ~/.bashrc файлынхаа төгсгөлд гурав дахь дөрвөн мөрийг нэмнэ үү.

Зорилтот самбар дээр

Amd64 -аас arm64 руу шилжих нь амаргүй ажил биш, учир нь олон номын сан нь x86 зааврыг ашиглан гүйцэтгэлийг нэмэгдүүлэх болно. Аз болоход шаардлагатай ихэнх нөөцийг самбар дээр цуглуулах боломжтой юм. Шаардлагатай номын санг нэг тушаалаар суулгаж болно.

sudo apt install build-essential git libatlas libgoogle-glog-dev libiomp-dev libleveldb-dev liblmdb-dev libopencv-dev libopenmpi-dev libsnappy-dev libprotobuf-dev libatlas libboost libgflags2 hdf5 OpenMPIF-dPYP python-pip python-numpy python-scipy python-matplotlib python-future python-protobuf python-type python-hypotesis python-yaml

Тэдгээрийг тохируулж суулгаад цааш нь үргэлжлүүлээрэй. Урьдчилан хөрвүүлээгүй кодыг бүтээхэд тохиромжтой дуудлага хийх тул энэ алхам хэсэг хугацаа шаардагдах болно гэдгийг анхаарна уу.

OpenCV

Хувилбарыг OpenCV репозитороос татаж аваад хаа нэг газар болон задалсан хавтаснаас задлаарай:

mkdir build && cd buildcmake..

бүгдийг хийх -j3

sudo make install

Бид -j3 сонголтыг ашигласан болохыг анхаарна уу. Хэрэв та ssh -ээр дамжуулан самбар руу нэвтрэх боломжтой бол бүх цөмийг бүрэн ачаалах нь холболтыг таслахад хангалттай байж магадгүй юм. Энэ нь хүсээгүй юм. Утасны хэрэглээг гурваар хязгаарласнаар бид ssh холболт, системийн ерөнхий цэвэрлэгээг даван туулахын тулд дор хаяж нэг үнэгүй утас авах болно.

Энэ нь APQ8096 чиптэй Dragonboard 820 ба Inforce 6640 -д зориулагдсан болно. Dragonboard 410 дээр физик санах ой багатай тул та үнэгүй виртуал санах ойтой байх эсвэл эмхэтгэх утсыг нэгээр хязгаарлахыг хүсэх болно.

Чипийг хөргөх нь дулааны тохируулгыг хязгаарлах замаар гүйцэтгэлийг нэмэгдүүлэхэд тусална гэдгийг тэмдэглэх нь зүйтэй. Дулаан шингээгч нь жижиг ачаалал өгөхөд заль мэх хийдэг боловч танд CPU-ийг их хэмжээгээр ачаалах зориулалттай сэнс хэрэгтэй болно.

Яагаад OpenCV -ийг apt эсвэл pip ашиглан суулгаж болохгүй гэж? Учир нь үүнийг зорилтот машинд хөрвүүлэх нь боломжтой процессорын бүх зааврыг хөрвүүлэгчид харагдуулж, гүйцэтгэлийн гүйцэтгэлийг сайжруулдаг.

SNPE - Snapdragon ™ мэдрэлийн боловсруулалтын хөдөлгүүр

Бид Snappy -ийг яг л суурин компьютер дээр суулгасан бөгөөд яг л мэдрэлийн сүлжээний хүрээ суурилуулаагүй байсан ч (SNPE -д зөвхөн хоёртын файлууд биш харин git репо хэрэгтэй).

Гэсэн хэдий ч бидэнд хэрэгтэй бүх зүйл бол snpe-net-run командын хоёртын файлууд ба толгой хэсэг юм, ийм хавтас дээр дараах файлуудыг байрлуулж, энэ хавтсыг PATH-д нэмж оруулах боломжтой.

Мэдрэлийн сүлжээ binarysnpe/bin/aarch64-linux-gcc4.9/snpe-net-run

CPU -ийн номын сан

snpe/lib/aarch64-linux-gcc4.9/libSNPE.so

snpe/lib/aarch64-linux-gcc4.9/libsymphony-cpu.so

/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libatomic.so.1

DSP номын сан

snpe/lib/dsp/libsnpe_dsp_skel.so

snpe/lib/aarch64-linux-gcc4.9/libsnpe_adsp.so

Үр дүнг үзэгч

snpe/model/alexnet/scripts/show_alexnet_classifications.py

Зоригтой зүйл, Бусад ач холбогдолгүй багцууд:

sudo apt-get install net-toolssudo apt-get install gedit

sudo apt install nodejs

sudo apt install openvpn

Алхам 7: Жагсаал

Ухаалаг хотод ажиллаж буй Smart IoT Vision-ийн товч жагсаалтыг үзнэ үү !!

www.youtube.com/watch?v=qlk0APDGqcE&feature=youtu.be

Алхам 8: Баярлалаа

Уралдааныг зохион байгуулж, дэмжсэн Qualcomm -ийн баг болон Embarcados -т баярлалаа.

Дараах хаягаар бидэнтэй холбоо бариарай

Ашигласан материал

Линукс болон Android -д зориулсан Dragonboard 410c суулгах гарын авлага

github.com/96boards/documentation/wiki/Dr….

DragonBoard 410c

caffe.berkeleyvision.org/install_apt.htmlhttps://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#… https://developer.qualcomm.com/docs/snpe/setup.ht…https://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#… https://github.com/BVLC/caffe https://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#… https://github.com/tensorflow/tensorflow http:/ /caffe.berkeleyvision.org/installation.html#… https://www.tensorflow.org/install/ https://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#… https://caffe.berkeleyvision.org/