Il est maintenant beaucoup plus facile d’ajouter des fonctionnalités d’IA à votre projet grâce à de meilleurs outils, mais comme nous l’avons constaté lors de l’essai de la plate-forme d’apprentissage automatique Edge Impulse sur la carte XIAO BLE Sense, cela nécessite encore des efforts et la courbe d’apprentissage peut être plus élevée que certains. attendre.
Mais pour des tâches courantes comme la détection de visage, il n’y a aucune raison pour que la solution soit difficile à utiliser ou coûteuse, et Pete Warden (Useful Sensors) a conçu le 10 $ Capteur de personne équipé d’un module de caméra préprogrammé avec des algorithmes qui détectent les visages proches et rapportent les résultats via une interface I2C.
Spécifications du capteur de personne :
- ASIC – Accélérateur AI ultra-basse consommation Himax HX6537-A à 400 MHz avec 2 Mo de SRAM, 2 Mo de mémoire flash
- Caméra
- Capteur d’image – 110 degrés FOV
- Taux de numérisation d’image – 7 Hz sans reconnaissance faciale
- Taux de numérisation d’image – 5 Hz avec reconnaissance faciale active
- Interface hôte
- Connecteur Qwiic pour l’interface I2C jusqu’à 400 Kbps
- Broche d’interruption utilisée pour indiquer si des personnes ont été détectées.
- Tension de fonctionnement – 3,3 V
- Consommation d’énergie
- Jusqu’à 150mW
- 5mW pour la LED
- Dimensions – Petit…
Vous devrez connecter le module à un microcontrôleur hôte qui interroge les données ou utilise la broche d’interruption, et obtient les coordonnées de détection de visage sur une zone de 256 × 256 pixels, ainsi que confiance en pourcentage, et si le visage est face à la caméra ou non. Aucune donnée d’image n’est envoyée à l’hôte et, en tant que telle, elle offre une meilleure confidentialité. Notez que le microcontrôleur Himax est préprogrammé et que vous ne pouvez pas mettre à jour le micrologiciel ou obtenir des mises à jour.
Un exemple de programme (mode d’interrogation) pour le Raspberry Pi Pico ressemblerait à ceci :
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person_sensor_results_t résultats = {}; tandis que (1) { // Effectue une action de lecture sur l’adresse I2C du capteur pour obtenir le // informations sur le visage actuel détectées. si (!personne_capteur_lire(&résultats)) { printf(« Aucun résultat de capteur de personne trouvé sur le bus i2c\n »); sleep_ms(SAMPLE_DELAY_MS); Continuez; } printf(« ********\n »); printf(« %d visages trouvés\n », résultats.num_faces); pour (entier je = 0; je < résultats.num_faces; ++je) { constante person_sensor_face_t* Visage = &résultats.visages[i]; printf(« Visage #%d : %d confiance, (%d, %d), %dx%d, %s\n », je, Visage->boîte_confiance, Visage->box_left, Visage->box_top, Visage->box_right, Visage->box_bottom, Visage->est_orienté vers ? « orienté vers » : « ne pas faire face »); } sleep_ms(SAMPLE_DELAY_MS); } |
Le module renverra également des informations d’identité, ou en d’autres termes, essaiera de détecter jusqu’à 8 utilisateurs différents, mais cela n’est pas montré dans l’exemple ci-dessus, et il n’est pas clair si cela fonctionne bien. Vous trouverez de la documentation et des exemples de code dans différents langages, notamment Arduino, CircuitPython et Python sur GitHub.
La vidéo ci-dessous montre une démonstration de suivi de visage basée sur le module Person Sensor.
Le capteur de personne est répertorié sur Sparkfun pour 9,95 $, mais est en rupture de stock et en rupture de stock au moment de la rédaction.
Via Hackster.io
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