Detecção de Rosto com Inteligência Artificial, com aplicação conectada à Internet

Detecção de Rosto

A plataforma de desenvolvimento rápido da Seeed Studio Sipeed Maixduino Kit para RISC-V AI + IoT ajuda os projetistas a desenvolver aplicações de Inteligência Artificial e IoT usando uma CPU RISC-V dual-core de 64 bits acoplada a um processador de rede neural de 400 MHz. O processador de rede neural permite que aplicações de IA usando redes neurais pré-construídas ​​que estão disponíveis ou podem ser desenvolvidas de forma personalizada usando vários conjuntos de ferramentas de aprendizagem profunda. Um módulo interno ESP32 Wi-Fi + Bluetooth® fornece conectividade sem fio, e os conectores de câmera e display LCD permitem que você integre a câmera digital embarcada e display LCD para aplicações de visão computacional. O microfone digital integrado oferece suporte a aplicações de processamento de som e reconhecimento de voz, e um conector de saída de áudio permite que um alto-falante seja conectado para saída de som. A alimentação é fornecida por meio de um cabo USB tipo C ou um conector de entrada DC.

A placa Maixduino tem um form factor Arduino, com conectores compatíveis com Arduino. Isso permite que vários tipos de shields Arduino sejam usados ​​para entrada / saída ou expansão de conectividade usando sinais digitais, analógicos, UART e I2C.

O desenvolvimento de software é compatível com MicroPython, Arduino IDE, PlatformIO IDE, OpenMV IDE e com ferramentas de aprendizagem profunda, incluindo Tiny-Yolo, Mobilenet e TensorFlow Lite. MaixPy é MicroPython portado para o processador K210 contido no módulo MAIX. MaixPyc contém pacotes de biblioteca pré-construídos que suportam a operação da placa, incluindo inicialização, periféricos de entrada / saída e processamento de dados do sensor. O código-fonte do MaixPy está disponível no GitHub junto com exemplos de programas MaixPy. As bibliotecas MaixPy incluem funções para inicialização, entrada / saída, FFT (Fast Fourier Transform), processamento de vídeo e áudio, rede e uma variedade de outras funções.

Plataforma Medium One IoT

A Plataforma Medium One IoT é uma plataforma baseada em nuvem projetada para ajudar os desenvolvedores em estágio inicial a criar um protótipo de projeto IoT ou conectar seu hardware existente à nuvem. Ele oferece uma plataforma de IoT Data Intelligence que permite aos clientes criar aplicações IoT de forma rápida e com menos esforço. Os fluxos de trabalho programáveis ​​permitem que você crie lógica de processamento rapidamente sem ter que criar sua própria pilha de software. Um criador de fluxo de trabalho gráfico e mecanismo de tempo de execução permite processar dados de IoT conforme eles chegam e roteá-los ou transformá-los conforme necessário para sua aplicação.

Módulos de biblioteca de fluxo de trabalho estão disponíveis para análise de dados, gráficos, geolocalização, dados meteorológicos, MQ Telemetry Transport (MQTT), mensagem de texto SMS e integração com Twitter, Salesforce e Zendesk. Trechos de código Python criam módulos de fluxo de trabalho personalizados. O Workflow Studio baseado na web, que fornece um ambiente de programação visual de arrastar e soltar, projeta e constrói fluxos de trabalho ponta a ponta.

As ferramentas de controle de versão e depuração de fluxo de trabalho oferecem suporte ao ciclo de vida de desenvolvimento, teste e implantação. As comunicações entre os dispositivos IoT e a nuvem Medium One são feitas por meio de APIs REST ou protocolo MQTT. Os painéis configuráveis ​​permitem que você visualize os dados do aplicativo e os dados em tempo real em uma variedade de formatos. Os widgets do painel são incluídos para dados tabulares, gráficos, mapas de geopontos, medidores e entradas do usuário. Os sistemas operacionais iOS e Android do Medium One permitem que você também crie painéis de aplicativos móveis que podem se comunicar com seus dispositivos por meio da plataforma.

Usando seu próprio kit Sipeed Maixduino com a plataforma Medium One IoT

Para usar seu próprio kit Sipeed Maixduino para RISC-V AI + IoT com a plataforma Medium One IoT para realizar a detecção de rosto em tempo real, confira as etapas nesse artigo que o orienta por todo o processo de:

  • Configurar as ferramentas de hardware e desenvolvimento
  • Instalar e executar os componentes de software necessários
  • Construir o código e baixando para a placa
  • Configurar os parâmetros de conexão da nuvem da placa
  • Executar a placa para gerar reais medições do sensor em tempo real que são enviadas para a nuvem.
  • Também mostramos como observar os dados publicados em um painel em tempo real criado no ambiente do Medium One. Um conjunto de etapas a seguir oferece sugestões sobre como estender e adaptar a aplicação para diferentes cenários de prototipagem de IoT ou para saber mais.

Para artigos como esse, acesse o link.

Artigo escrito por Greg Toth e publicado no blog da Mouser Electronics: Internet-Connected AI Face Tracker.

Traduzido por Equipe Embarcados.

Licença Creative Commons Esta obra está licenciada com uma Licença Creative Commons Atribuição-CompartilhaIgual 4.0 Internacional.

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