AI on the edge device
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人工知能は音声認識から画像認識まであらゆるところに存在します。ほとんどの AI システムは強力なプロセッサーまたはクラウド コンピューティングに依存していますが、エッジ コンピューティングは最新のプロセッサーの機能を利用することで AI をエンド ユーザーに近づけます。
このプロジェクトでは、低コストの AI 対応デバイスであるESP32を使用して、水道、ガス、電気などのアナログ メーターをデジタル化するエッジ コンピューティングをデモンストレーションします。手頃な価格のハードウェアと簡単な手順で、あらゆる標準メーターをスマート デバイスに変えることができます。
AI on the Edge を現実にする方法を探ってみましょう。 ?
必要なのは、サポートされているカメラを備えた ESP32 ボードと実践的なスキルだけです。
デバイスは、設定された間隔でメーターの写真を撮影します。次に、画像から関心領域 (ROI) を抽出し、人工知能によって実行します。その結果、メーターのデジタル値が得られます。
その値をどうするかについては、いくつかのオプションがあります。
多くの情報を提供するドキュメントが増えています。そこにアクセスして開始し、セットアップし、構成します。
ドイツの Heise 雑誌「make:」にも、セットアップと技術的背景 (有料の壁の内側) に関する記事があります。 DIY - セットアップ ?
多くの人が、あなたが始めるのに役立つ便利な YouTube ビデオを作成しています。
詳しい背景情報については、次のサイトを参照してください。
利用可能な最新バージョンは、「リリース」ページで見つけることができます。
最初に、USB 接続経由で ESP32 をフラッシュする必要があります。その後の更新は無線で直接可能です (Wi-Fi を使用した OTA)。
ESP32 をフラッシュするにはさまざまな方法があります。
詳細については、ドキュメントを参照してください。
ファームウェアのインストール後、SD カードを自動的にセットアップできます。詳細についてはドキュメントを参照してください。これが機能するには、SD カードが FAT フォーマットされている必要があります (新しい SD カードのデフォルトです)。
あるいは、SD カードを手動でセットアップすることもできます。詳細についてはドキュメントを参照してください。
さまざまな 3D 印刷可能なハウジングはここで見つけることができます。
コーヒーを飲みながら開発者をサポートしたい場合は、PayPal 経由で行うことができます。
技術的な問題がある場合は、ディスカッションを検索してください。バグを見つけた場合、または機能リクエストがある場合は、問題を開いてください。
その他の問題については、電子メールで開発者に問い合わせることができます。
詳細については、変更ログを参照してください。
段階的なガイダンスについては、「ビルド手順」を参照してください。
いくつかのアイデアや機能のリクエストは、主に開発者の能力上の制約により、現在は推進されていません。これらの機能は、問題と FeatureRequest.md に収集されます。
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