資料介紹
描述
描述
“MiMaMori Alert”是您家中的自動(dòng)監(jiān)控?cái)z像頭。沒有教師圖像的自動(dòng)學(xué)習(xí),并在有訪客時(shí)通知。你不在家,但你可以看到你的訪客和小偷。
介紹
出門在外不愁家!你經(jīng)歷過嗎?
- 例如,在不在的一天,有人在推對講機(jī)!
- 或者小偷進(jìn)了你家!!
- 或者“滑子”被我家偷走了?。?!
這種情況,如果有MiMaMori Alert,就可以解決。MiMaMori Alert 是一款自動(dòng)監(jiān)控?cái)z像頭。如需網(wǎng)絡(luò)設(shè)置,只需安裝攝像頭即可。不需要教師形象。
如果攝像頭前有任何可疑動(dòng)靜,攝像頭會(huì)自動(dòng)拍照并通知您。MiMaMori Alert 非常緊湊。而且成本非常低。
硬件
MiMaMori Alert 是兩種配置。
?M5StickV + M5StickC
?M5UnitV + M5StickC
M5StickV 和 M5UnitV 包括 Kendryte K210。Kendryte K210 是一款非常強(qiáng)大的設(shè)備。計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。M5StickC 是一種便攜式網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。這可以與互聯(lián)網(wǎng)連接。
M5StickV/UnitV 和 M5StickC 通過 Grove 連接。通過 UART 進(jìn)行通信。使用專有協(xié)議進(jìn)行通信。以 10 位為單位發(fā)送數(shù)據(jù)。
算法
算法如下。
①首先,使用Mobilnet的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算特征向量。Mobilnet 使用 Keras 和 NNcase 創(chuàng)建了一個(gè) 0.5 的 V1 權(quán)重。NNCASE 是一個(gè) Kendryte 工具。
task = kpu.load(0x200000)
fmap = kpu.forward(task, img)
new_data = np.array(fmap[:])
②將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的特征向量在時(shí)間序列方向進(jìn)行濾波,得到加權(quán)平均。向量運(yùn)算使用Numpy
#Feature Vector Update
def update(capture,new_data,weight):
new_data= new_data*weight+capture*(1.0-weight)
return new_data
new_data=update(capture,new_data,cap_weight)
③計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的平均向量與特征向量的距離。這相當(dāng)于尋找運(yùn)動(dòng)。移動(dòng)時(shí)距離大,靜止時(shí)距離小。
#Feature Vector Compare
def get_dis(new_data,master_data):
dist = np.sum((new_data-master_data)*(new_data-master_data))
return dist
dist=get_dis(new_data,master_data)
④檢測波形的上升沿,通過串口發(fā)送數(shù)據(jù)。上升沿與時(shí)間序列中的上一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較
if dist > dist_thresh:
if dist_old <= dist_thresh:
img_buf = img.copy()
img_buf.compress(quality=70)
img_size1 = (img_buf.size()& 0xFF0000)>>16
img_size2 = (img_buf.size()& 0x00FF00)>>8
img_size3 = (img_buf.size()& 0x0000FF)>>0
data_packet = bytearray([0xFF,0xF1,0xF2,0xA1,img_size1,img_size2,img_size3,0x00,0x00,0x00])
uart_Port.write(data_packet)
uart_Port.write(img_buf)
time.sleep(1.0)
print("image send,data_packet")
⑤M5StickC通過UART通知向LINE發(fā)送圖像和消息。M5StickC 是使用 ArduinoIDE 開發(fā)的。
更多應(yīng)用
此應(yīng)用程序可以檢測動(dòng)態(tài)的。安裝也很容易。只是保持眼前的事物。各種應(yīng)用都是可能的。
這是日本傳統(tǒng)食品“滑子”的防御技巧。《MiMaMori Alert》設(shè)定在滑美子的背后。如果有 nameko 被帶走,請盡快通知您的 LINE。
演示說明
此源代碼需要 MixPy 選項(xiàng)配置 Numpy。自定義二進(jìn)制文件存儲(chǔ)在 Github 中。并且,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要權(quán)重為 0.5 的 MobileNetV1。這個(gè) Kmodel 文件也存儲(chǔ)在 Github 中。使用 Kflash GUI 工具寫入 M5StickV / UnitV。
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