Koš na intelektuální láhve: 6 kroků

2025 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy změněno: 2025-01-23 14:38

Tento koš jsem vytvořil společně s Yeting Bao a Yuni Xie. Děkujeme za vaši oddanost tomuto projektu:).

Pomocí snadno použitelného nástroje pro strojové učení vytvořte intelektuální odpadkový koš na láhve pro recyklační oddělení poblíž vašeho místa: jakmile láhev hodíte do speciálního koše, obrazovka vedle ní ukáže její materiál.

Zásoby

Potřebujeme krabici na lahve, které chcete recyklovat, fotonový obvod s mikrofonem, počítač s připojením k internetu a tlačítko (které používáme iPad).

Krok 1: Podívejte se, jak to funguje

Krok 2: Vytvořte krabici

Zde k vytvoření krabice použijeme čtyři akrylátové desky a jednu dřevěnou desku. Můžete použít jakýkoli materiál, který chcete, ale ujistěte se, že jsou dostatečně silné, aby unesly tisíce pádů lahví, a samozřejmě musí vydávat zvuky.

Krok 3: Vycvičte si svůj model akustického strojového učení

Zde používáme náš prototyp koše na simulaci házení různých typů lahví do koše. Pomocí stroje, který lze naučit na webových stránkách, zaznamenáváme různé typy vypouštěných zvuků a extrahujeme zvukové ukázky. A pak pomocí Train Modelu vycvičit počítač k rozpoznání těchto různých typů zvuků. Nezapomeňte model exportovat, aby jej bylo možné použít na vašem webu.

V tomto procesu jsme shromáždili zvuk kapání vydávaný čtyřmi typy lahví (plastová láhev, plechovky, papírová krabice, sklo), které se často používají v každodenním životě.

Krok 4: Sestavte si svůj fotonový obvod

K připojení fotonového obvodu použijte mikrofon a reproduktor, viz obrázek výše. Nezapomeňte jej připojit k napájení.

Odstraňování problémů s časem

Pokud používáte jinou verzi fotonového nebo Arduino obvodu, možná budete moci na Photon použít knihovnu strojového učení „TensorFlowLite“. Naše verze fotonu však takovou funkci neslouží. Místo toho používáme knihovnu javascriptů nástroje pro strojové učení.

Mezitím naše verze fotonu nemůže odesílat zvuk do počítače a analyzovat jej v reálném čase. Proto používáme balíček „Speaker“npm k přehrávání zvuku a jeho analýze v prohlížeči.

Pokud máte jinou verzi fotonu nebo Arduina, můžete vyzkoušet nějaké jednodušší způsoby, jak odeslat zvuk do počítače, nebo použít knihovnu strojového učení do svého obvodu.

Krok 5: Poskytněte svůj kód na počítači

Použijte Node.js k obsluze kódu pro příjem zvuku a automatické přehrávání. Můžeš

Najdete ho v Githubu.

Zde je hlavní kód, který jsme použili v tomto kroku.

… // Místně uložte soubor wav a po dokončení přenosu jej přehrajte

socket.on ('data', function (data) {// Data o tomto připojení jsme obdrželi. writer.write (data, 'hex');});

socket.on ('end', function () {console.log ('přenos dokončen, uložen do' + outPath); Writer.end (); var file = fs.createReadStream (outPath); var reader = new wav. Reader (); // událost "format" se vygeneruje na konci čtečky záhlaví WAVE. on ('format', function () {// záhlaví WAVE se odstraní z výstupu čtečky.pipe (nový reproduktor (wavOpts));}); // vložte soubor WAVE do souboru instance Reader file.pipe (reader);}); }). poslouchat (dataPort); …

Krok 6: Rozvoj vizualizace

Pomocí javascriptu odešlete požadavek AJAX na částice a ovládejte funkci „otevřít“. Když je vyvolána funkce „open“a hodnota je nastavena na „1“, mikrofon na fotonu se zapne a nahraje se na 3 sekundy. Zaznamenaný zvuk bude odeslán do počítače a automaticky se přehraje.

Jakmile počítač přijme zvuk, rozpoznání se zobrazí na stránce.