文章來源：SenseCAP K1100傳感器套件，結合了人工智能、計算機視覺和LoRaWAN連接ZhihuWeChatSina WeiboTwitterFacebook

備注：本文是使用 SenseCAP K1100 傳感器原型套件的相關教程，翻譯自 CNX Software 泰國站。文章将會展示如何使用 Arduino 可編程 Wio 終端、Grove 相機模塊和 LoRa-E5 模塊将計算機視覺、AI 視覺與 LoRaWAN 相結合，接着再使用 Node-RED 和 InfluxDB 等開源工具連接到私有 LoRaWAN 網絡。

在SenseCAP K1100 教程的第一部分，我們将各種傳感器連接到了 Wio 終端闆，并将其設置為泰國頻段—AS923，接着通過 LoRa-E5 LoRaWAN 模塊無線傳輸數據。在本文中，我們會将 SenseCAP K1100 傳感器原型套件的 Grove Vision AI 模塊部分連接到 Wio 終端，接着訓練模型捕捉人臉，并将攝像頭的結果顯示在計算機上。在這之後，我們也會評估人臉檢測模型準确度的結果。最後，我們将使用 LoRa-E5 模塊将數據（例如：Confidence 置信度數據）發送到私有的 LoRaWAN 物聯網平台系統。

為了了解人工智能是什麼？它是如何服務于各類業務和組織？我們先定義一些術語：

• 人工智能(AI) 将類人智能引入計算機，目标是通過讓計算機能夠處理特定信息（例如圖像、音頻）從而使計算機像人類一樣智能。而且需要保證每次處理數據時，計算機都能計算出最接近标準的結果
• 機器學習 (ML)是 AI 的一個子類别，它使用算法自動學習洞察力并從數據中識别模式。算法與由多個樣本組成的模型數據集（訓練集）一起使用，從而獲得可立刻使用的結果
• 深度學習 (DL)通過模仿人類神經系統的功能，它比機器學習更進了一步。它利用大型神經網絡系統重疊多個層的方式學習樣本數據。這樣就可以将獲得的信息用于查找模式或對具有記憶面孔、客戶行為等能力的數據進行分類

Grove AI Vision 模塊帶有一個支持 TinyML（微型機器學習）算法的小型 AI 攝像頭。它可以實現矽遞科技（ Seeed Studio）提供的各種 AI 功能，例如：人員檢測、寵物檢測、人數統計、物體識别等等，用戶甚至還可以通過機器學習的訓練工具生成自己的模型從而采用該模型。它十分方便部署且可以在幾分鐘内獲得結果。該解決方案通過 2.5mW/幀攝像頭和低功耗 LoRaWAN 連接 (19.5mW) 就能實現超低功耗。

Grove Vision AI 模塊還帶有一個麥克風和一個 6 軸運動傳感器，因此它不隻能用于 AI 視覺。

我們的 AI 視覺和 LoRaWAN 項目需要用到以下項目（粗體項目是 SenseCAP K1100 套件的一部分）：

• Wio終端
• Grove Vision AI 模塊
• Grove LoRa-E5 模塊
• 2 根 USB Type-C 數據線
• 電腦

矽遞科技還提供了預訓練模型，我們可以使用這些模型來加快我們對 Vision AI 相機模塊的學習體驗，包括人臉識别、人臉身體檢測。現在我們看看要如何使用它們：

• 第 1 步 – 将Grove Vision AI 模塊通過USB Type-C 電纜與你的計算機連接

• 第 2步 – 按 Vision AI 模塊上的 BOOT 按鈕兩次後即可進入 Boot 模式，然後它應該就會在你的計算機中顯示為“GROVEAI”驅動器，其中包含 2 個文件：HTM 和 INFO_UF2.TXT。

• 第 3 步- 我們現在選擇具有預訓練“人臉識别”模型的UF2固件 ( grove_ai_camera_v01-00-0x10000000.uf2 )。将 UF2 固件複制到 GROVEAI 驅動器，大家應該會看到 Vision AI 模塊上指示燈閃爍，這就表明它正在執行固件更新注意：如果預訓練模型帶有多個文件，則一次隻能複制一個文件。從第一個文件開始，等到閃爍的燈熄滅，然後再次進入 Bootloader 模式并複制下一個文件序列，直到全部完成
• 第 4步 – 當 Vision AI 模塊連接到計算機時，就可以使用 Grove I2C 線将其連接到 Wio 終端，然後就可以将 USB type-C 電纜連接到 Wio 終端控制器。

COM4 是 Wio 終端，COM8 是 Grove Vision AI 模塊

• 第 5步 – 通過下載 Seeed-Grove-Vision-AI-Moudle.zip添加 Vision AI 模塊 Arduino 庫。然後轉到 Arduino IDE 的頂部菜單，并選擇 Sketch -> Include Library -> Add .ZIP Library，接着再選擇 Seeed-Grove-Vision-AI-Moudle
• 第 6 步 – 通過下載zip 添加 LoRa-E5 模塊 Arduino 庫。然後選擇Include Library -> Add .ZIP Library，然後選擇 Disk91_LoRaE5
• 第 7 步- 将LoRa-VisionAI-FaceDetection.ino 示例代碼複制到 Arduino IDE 中：

前往“CNX Software中文站”官網，查看完整信息

• 第 8 步- 确保編輯 LoRaWAN 配置程序：8 字節 DevEui 編号8 字節 AppvEui 編号16 字節 APPKEY 編号設置 OTAA（無線激活）連接為所再國家設置頻段，例如：我在泰國使用的是 AS923頻段

• 第 9 步- 将程序上傳到 Wio 終端

• 第 10 步 – 打開串行監視器就可以查看人臉檢測算法的輸出，特别是兩個參數可以注意：“人數”：檢測到的人數，或者說從技術上來講的人數，也就是檢測到的面孔數量“置信度”：人臉檢測算法的置信度百分比

• 第 11 步 – 使用 Google Chrome 或 Microsoft Edge 浏覽器訪問此鍊接，從而檢查相機的輸出

• 第 12 步- 單擊 SenseCAP AI Vision 網頁中的連接按鈕，選擇 Grove AI-Paired，然後單擊連接

• 第 13 步- 握住 Grove Vision AI 模塊，将攝像頭對準人或人的圖像。識别出人臉人的百分比的置信度一起顯示在網絡浏覽器中的閱讀框中

這裡有一個簡短的演示，可以展示 Grove Vision AI 模塊的運行情況。相關視頻鍊接，點擊此處可查看。

到目前為止，我們隻演示了計算機視覺，但我們還沒有使用到 LoRa-E5 模塊。之後我們會依賴跟第一部分一樣的“開源驅動”私有 LoRaWAN 物聯網平台，比較不一樣的隻是上次使用的環境傳感器被 Grove Vision AI 模塊替代了。

• ChirpStack開源 LoRaWAN 網絡和應用服務器，注冊 LoRaWAN IoT 設備編号并通過充當發送者的 MQTT 代理、以AES128 格式解密的方式接收到的數據。

• 用于編程的基于Node-RED flow的開發工具。它是通過 MQTT 協議從 ChirpStack 接收（訂閱）并從有效payload中獲取數據并根據 BASE64 格式對其進行解碼。它将傳感器數據存儲在 InfluxDB 數據庫中。

• InfluxDB開源時序數據庫用于存儲傳感器和LoRaWAN網關數據，并自動按時序排序，方便我們分析任意時間段的數據。

• Grafana實時儀表闆允許用戶可視化來自 InfluxDB 數據庫的數據，此時顯示的是檢測到的人數和推理置信度。

• 現在我們已經非常熟悉 SenseCAP K1100 傳感器原型了，包括：Grove 傳感器、Arduino 可編程 Wio 終端，以及将傳感器數據發送到 LoRaWAN 網關的 LoRa-E5 模塊。我覺得體驗越多，得到的樂趣就越大，因為可以使用40 針 GPIO 接頭将許多模拟或數字傳感器接入，或者使用具有 I2C 或 SPI 接口的現成的傳感器模塊。
• 無需按任何按鈕Wio 終端闆就可以從 Arduino IDE 自動編程。自動進入 Automatic Bootloader 模式如果有問題的話，矽遞科技設計的固件也支持手動 Bootloader 模式，可以通過快速滑動兩次開關進入。進入手動 Bootloader 模式的說明你們可以在評測的第一部分找到。
• 因為 LoRaWAN 的連接過程比 Wi-Fi 和藍牙更複雜，我不得不依靠我在 LoRaWAN 方面的知識和經驗來配置長距離地無線傳輸數據。如果矽遞科技可以開發一種無需任何編碼就能連接的新固件，那就太好了。
• SenseCAP K1100 是一款功能強大且可靠的套件，它對于小學、中學和高等教育都特别有用，而且可以集成到 STEM（科學、技術、工程和數學）課程的教材中。

雖然 SenseCAP K1100 原型傳感器套件可用于AI計算機視覺與 LoRaWAN 相結合，而且非常适合教育和原型設計，如果用戶計劃在現場部署此類解決方案，記得要選擇工業級傳感器。因為工業級傳感器應該能夠承受雨、熱和灰塵等元素，而且也更加可靠。有一個很典型的應用就是—工業級 SenseCAP A1101 LoRaWAN 視覺 AI 傳感器，它在矽遞科技網頁上的售價是 79 美元。

最後，十分感謝矽遞科技為我本次的評測贈送 SenseCAP K1100 傳感器原型套件。它的售價是 99 美元，運費需要另外付。

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