AI on the edge device
15.7.0
Künstliche Intelligenz ist überall, von der Sprach- bis zur Bilderkennung. Während die meisten KI-Systeme auf leistungsstarken Prozessoren oder Cloud Computing basieren, bringt Edge Computing die KI näher an den Endbenutzer heran, indem es die Fähigkeiten moderner Prozessoren nutzt.
Dieses Projekt demonstriert Edge Computing mit dem ESP32 , einem kostengünstigen, KI-fähigen Gerät, um Ihre analogen Zähler zu digitalisieren – egal ob Wasser, Gas oder Strom. Mit erschwinglicher Hardware und einfachen Anweisungen können Sie jedes Standardmessgerät in ein intelligentes Gerät verwandeln.
Lassen Sie uns erkunden, wie wir AI on the Edge Wirklichkeit werden lassen können! ?
Sie benötigen lediglich ein ESP32-Board mit einer unterstützten Kamera und einige praktische Fähigkeiten.
Das Gerät nimmt in festgelegten Abständen ein Foto Ihres Messgeräts auf. Anschließend werden die Regions of Interest (ROIs) aus dem Bild extrahiert und durch künstliche Intelligenz verarbeitet. Als Ergebnis erhalten Sie den digitalisierten Wert Ihres Zählers.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, was mit diesem Wert geschehen soll:
Es gibt eine wachsende Dokumentation, die Ihnen viele Informationen liefert. Gehen Sie dorthin, um loszulegen, es einzurichten und zu konfigurieren.
Über den Aufbau und technische Hintergründe (hinter einer Paywall) gibt es auch Artikel im deutschen Heise-Magazin „make:“: DIY – Aufbau ?
Viele Leute haben nützliche YouTube-Videos erstellt, die Ihnen den Einstieg erleichtern könnten:
Weitere Hintergrundinformationen finden Sie unter:
Die neueste verfügbare Version finden Sie auf der Seite „Releases“.
Zunächst müssen Sie den ESP32 über eine USB-Verbindung flashen. Spätere Updates sind direkt drahtlos (OTA über WLAN) möglich.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Ihren ESP32 zu flashen:
Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.
Die SD-Karte kann nach der Installation der Firmware automatisch eingerichtet werden. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation. Damit dies funktioniert, muss die SD-Karte FAT-formatiert sein (was bei einer neuen SD-Karte die Standardeinstellung ist).
Alternativ kann die SD-Karte auch weiterhin manuell eingerichtet werden. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.
Verschiedene 3D-druckbare Gehäuse finden Sie hier:
Wenn Sie den Entwickler mit einer Tasse Kaffee unterstützen möchten, können Sie dies über PayPal tun.
Bei technischen Problemen durchsuchen Sie bitte die Diskussionen. Falls Sie einen Fehler finden oder eine Funktionsanfrage haben, öffnen Sie bitte ein Problem.
Bei allen anderen Problemen können Sie den Entwickler per E-Mail kontaktieren:
Detaillierte Informationen finden Sie im Changelog.
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie in den Bauanweisungen.
Es gibt einige Ideen und Funktionswünsche, die derzeit nicht weiterverfolgt werden – vor allem aufgrund von Kapazitätsengpässen auf Seiten der Entwickler. Diese Funktionen werden in den Ausgaben und in FeatureRequest.md gesammelt.
jomjol | CaCO3 | Frank Haverland | Slider0007 | Michael | Nicolas Liaudat |
Zwer2k | phlupp | jasaw | DockSquadron | Ralf D. Müller | cristianmitran |
michaeljoos72 | Henry Thasler | Naman Tyagi | pixel::doc | Stefan | jochenchrist |
parhedberg | Sebastian Lövdahl | Raphael Hehl | LordGuilly | Giel van Schijndel | AngryApostrophe |
Michael Geißler | Peter Pisljar | Ralf Rachinger | Ranjana761 | OberlichtXD | Sven Rojek |
Tobias Bieniek | Yonz | Yveaux | flox_x | Kalwados | kub3let |
pfeifferch | rstephan | smartboart | Antonin Delpeuch | Attila Darazs | Austin Drenski |
Bilal Mirza | PLCHome | Christopher Fenner | Dave | Farookh Zaheer Siddiqui | Francesco Carnielli |
Frederik Kemner | Ikko Eltociear Ashimine | Ina | Jörg Rosenkranz | KrishCode | Marco H |
Martin Siggel | Matthew T. Kelley |
