這篇博客展示了如何使用樹莓派上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)USB插件來檢測或“推斷”一個(gè)人的位置，從而構(gòu)建一個(gè)安全系統(tǒng)。Arduino型接收器從零開始構(gòu)建，通過遠(yuǎn)程LoRa射頻協(xié)議從樹莓派發(fā)射器獲取數(shù)據(jù)，并顯示和發(fā)出警報(bào)。我試著展示了這個(gè)項(xiàng)目背后的一些想法，展示的是一整套python，arduino和PCB等等以便實(shí)施。

難度級(jí)別：需要具備一定的樹莓派技能但是并非專家級(jí)，焊接技能簡單。

網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于LoRa的大部分信息似乎都指向“Things Network”，但如果我們只需要在兩個(gè)設(shè)備之間進(jìn)行基本數(shù)據(jù)傳輸，而不希望全世界都能看到我們的數(shù)據(jù)，該怎么辦呢？那就需要點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信了。

在本例中，樹莓派搭配Dragonino LoRa/GPS擴(kuò)展板，將遠(yuǎn)程位置（如農(nóng)場大門）的安全狀態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)送出去，以告知我們是否有人進(jìn)入，甚至是否有人偷走了我們的牛。接收器是Arduino MKRWAN 1300，上面焊接了專用的LoRa芯片。注意：這款A(yù)rduino是3.3V設(shè)備，如果向任何（或大多數(shù)）引腳施加5V電壓，設(shè)備將被燒毀。此外，在未連接天線的情況下，切勿操作Dragino擴(kuò)展板或Arduino設(shè)備！就代碼而言，兩者都非常簡單，盡管我花了一段時(shí)間才弄清楚需要為Arduino刷入固件升級(jí)才能使其正常工作。插入Dragino擴(kuò)展板后，樹莓派的處理步驟如下：

$wget "https://codeload.github.com/dragino/rpi-lora-tranceiver/zip/master> "https://codeload.github.com/dragino/rpi-lora-tran...> "https://codeload.github.com/dragino/rpi-lora-tran...> "https://codeload.github.com/dragino/rpi-lora-tran...> "https://codeload.github.com/dragino/rpi-lora-tran...> https://codeload.github.com/dragino/rpi-lora-tran...>>>>>$ unzip master$cdrpi-lora-tranceiver-master/dragino_lora_app$make$cdrpi-lora-tranceiver-master/dragino_lora_app &&./dragino_lora_app$./dragino_lora_app sender

此數(shù)據(jù)不安全，但如有需要，可以使用Python腳本。

重要提示：RPi必須配備合適的電源，并在設(shè)置中啟用SPI。使用的操作系統(tǒng)是Raspian Stretch。Arduino的設(shè)置同樣簡單，但需注意以下幾點(diǎn)：

首先，在我的案例中，RPi嘗試每3秒在868.1 MHz頻率上發(fā)送“HELLO”，因此Arduino需相應(yīng)配置……868.1 MHz = 8681 x 105 = 8681E5。其他地區(qū)（如美國）使用不同頻率。然后在從此處下載Arduino LoRa庫（兩者均需安裝）

以正常方式安裝庫后，打開MKWAN示例集，將“MKRWANFWUpdate _ standalone”加載到Arduino并打開串行控制臺(tái)。觀察更新進(jìn)度，接下來，找到“LoRa”示例集，選擇“LoRaReceiver”并上傳。不要忘記像前面提到的那樣編輯頻率！打開串行控制臺(tái)，您應(yīng)該會(huì)看到從RPI發(fā)送的HELLO。

第一步：組件清單

Arduino MKRWAN 1300

樹莓派3

RS PRO 5V表面貼裝電磁蜂鳴器，97dB（3個(gè)）

PCB滑動(dòng)開關(guān)（單刀雙擲，鎖存型，3A @ 120V AC）

L293E電機(jī)驅(qū)動(dòng)IC（STMicroelectronics，36V 1A）

Draganino Seeed Studio Raspberry Pi LoRa/GPS HAT（支持868MHz）

Arduino PCB天線

樹莓派PiNoir相機(jī)V2模塊（CSI-2，3280×2464分辨率）

Logitech C930e全高清攝像頭

Movidius神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算棒NCSM2450.DK1

USB延長線（12CM USB 2.0 AM AF BLK EXT）

帶透明蓋的機(jī)箱

39Ω電阻

第二步：將代碼移植到Python

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊使用Python 3，我認(rèn)為讓樹莓派的LoRa發(fā)射器HAT（Dragonino）也通過Python控制更合理。

但需補(bǔ)充幾個(gè)步驟，此處詳細(xì)說明：

1.從RPi取出SD卡，插入合適的PC。

2.將/boot文件夾中的config.txt復(fù)制到桌面。

3.使用chmod 777修改權(quán)限，編輯文件并添加：

dtoverlay=spi0-cs,cs0_pin=25

到文件頂部。

4.保存后將文件復(fù)制回SD卡的boot文件夾。這是唯一快捷的編輯方式！

5.下載Python文件:https://github.com/mayeranalytics/pySX127x?, 解壓后用文本編輯器打開 'board_config.py'。

6.在board_config中設(shè)置以下值：

DIO0=4 DIO1=23 DIO2=24 DIO3=21 LED=18 SWITCH=7

注意：若在歐洲，使用868 MHz頻段，需將low_band = true改為false（根據(jù)注釋說明）。

low_band=true

7.修改constants.py文件，添加以下內(nèi)容（注意用4個(gè)空格縮進(jìn)以兼容Python格式）：

@add_lookupclassSPI_BAUD_RATE: MAX_SPEED_HZ= 5000@add_lookupclassSPI_MODE: SPI_MODE= 0b01

8.打開LoRa.py文件，找到spi = BOARD.SpiDev()：

spi= BOARD.SpiDev()

在其下插入

spi.max_speed_hz= SPI_BAUD_RATE.MAX_SPEED_HZspi.mode= SPI_MODE.SPI_MODE

9.打開終端，進(jìn)入包含tx_beacon.py的目錄（如cd /home/pi/Desktop/dragonino/psySX127x-master/）。

10.其中,“869”是以MHz為單位的頻率,“7”是擴(kuò)頻因子，使用python tx_beacon.py -f 869 -s 7運(yùn)行信標(biāo)程序

11.將Arduino調(diào)至8690E5，串口控制臺(tái)應(yīng)顯示類似以下內(nèi)容：

Receivedpacket' 'withRSSI-33Receivedpacket' 'withRSSI-23Receivedpacket' 'withRSSI-33Receivedpacket' 'withRSSI-26Receivedpacket' 'withRSSI-25

成功！

12.如需顯示更有意義的內(nèi)容，用文本編輯器打開tx_beacon.py，找到第65行附近的：

self.write_payload([0x0f])

修改為：

self.write_payload([0x57,0x68,0x61,0x74,0x20,0x74,0x68,0x65,0x20,0x66,0x75,0x63,0x6B,0x21])

第三步：準(zhǔn)備Python傳輸數(shù)據(jù)

我以前沒有用Python編程過，但是與C++相比，它已經(jīng)看起來簡單多了，也直觀多了。

我發(fā)現(xiàn)Lora信標(biāo)可能是起點(diǎn)，它需要一個(gè)代表ANSII字符的數(shù)字“列表”,這些數(shù)字可以是十進(jìn)制或十六進(jìn)制值。信標(biāo)程序中傳輸數(shù)據(jù)的實(shí)際短語在第65行:

self.write_payload(j)

其中j是有效載荷列表，對(duì)于“Hello World”來說，它通常看起來像這樣:

([72, 101, 108, 108, 111, 32, 87, 111, 114, 108, 100])

為了將“Hello World”轉(zhuǎn)換成該列表格式，使用了以下代碼:

importarrayasarr
importnumpyasnp

c='Hello World'g = arr.array('i',[])n=-1forhinrange(len(c)): g.extend([0])forxinc: n = n+1 y =ord(x) g[n] = yprint(g)j = np.array(g).tolist()

代碼將字符串中的每個(gè)字符轉(zhuǎn)換為整數(shù)數(shù)組中的一個(gè)整數(shù)，用字母“I”表示，長度為c，對(duì)應(yīng)于字符串中字符和空格的數(shù)量。extend命令擴(kuò)展數(shù)組以接受更多的整數(shù)。接下來，對(duì)于字符串中的每個(gè)字符,“ord”命令執(zhí)行實(shí)際的字符到整數(shù)的轉(zhuǎn)換，然后“g[n] = y”將其轉(zhuǎn)儲(chǔ)到數(shù)組中的正確位置。最后一個(gè)是array to list命令，它將整個(gè)數(shù)組轉(zhuǎn)換成列表格式。簡單！

在本博客的文件部分，新的LoRa信標(biāo)文件被稱為Tegwyns_LoRa_Beacon，假設(shè)它與原始信標(biāo)文件位于同一位置，它將從命令行運(yùn)行:

cd/home/pi/Desktop/dragonino_python_fix/pySX127x-master/ && python3 Tegwyns_LoRa_Beacon.py -f 869 -s 7-

在這一階段，使用SDR-RTL USB加密狗通過Cubic SDR等軟件及其頻譜分析儀功能來檢測和分析傳輸信號(hào)是一個(gè)好主意，但不是必需的。

y

第四步：使用神經(jīng)計(jì)算棒實(shí)現(xiàn)“人物檢測”

開始之前需要注意幾個(gè)關(guān)鍵事項(xiàng):

樹莓派的正確神經(jīng)計(jì)算棒是NCSM2450。DK1，目前(2018年)沒有其他英特爾棒將在樹莓派上工作。注意下載的是stick SDK還是APi的哪個(gè)版本——V2及以上版本不是針對(duì)Raspbian stretch的，僅支持Ubuntu 16.04。

說明：

1.安裝SDK 1.0完整版和API（耗時(shí)較短）：

$sudo apt-get update$sudo apt-get install$gitclonehttps://github.com/movidius/ncsdk.git$cd/home/pi/ncsdk && sudo make install$cd/home/pi/ncsdk && sudo make examples

2.測試計(jì)算棒是否正常工作：

$gitclonehttps://github.com/movidius/ncappzoo$cd/home/pi/ncappzoo/apps/hello_ncs_py$python3 hello_ncs.py

3.下載文件: https://cdn.hackaday.io/files/1626676959544928/graph 并粘貼到 /home/pi/ncappzoo/caffe/SSD_MobileNet文件夾.不要改變名字和擴(kuò)展名.

4. 編譯并運(yùn)行演示：

$cd/home/pi/ncappzoo/apps/security-cam$make run

需使用攝像頭（如USB Logitech，即插即用）。

第五步：整合LoRa與安全攝像頭

這有點(diǎn)像一場戰(zhàn)斗，Python的學(xué)習(xí)曲線很陡，但是最后，我創(chuàng)建了一個(gè)Python文件，可以將時(shí)間戳、檢測類別、置信度和邊界框坐標(biāo)發(fā)送到Arduino基站。顯然，在不同的目錄中仍然有大量的依賴關(guān)系——一些就在附近，而另一些則深深地嵌入在Python系統(tǒng)的某個(gè)地方，此處是我的“棧頂”代碼:

第六步：升級(jí)攝像頭至樹莓派NoIR V2

顯然，我們想在黑暗中用紅外線燈使用這個(gè)小工具，所以我們需要一個(gè)有紅外線功能的像樣的相機(jī)，既沒有紅外線過濾器的相機(jī)。幸運(yùn)的是，這些相機(jī)比羅技USB便宜得多，也更緊湊，而且安裝也很容易:

首先，檢查樹莓派設(shè)置中的攝像頭是否已啟用，然后，在將其插入主板后，檢查它是否能與以下設(shè)備一起工作:

$raspistill -o image.jpg

接下來安裝以下 Python 依賴項(xiàng)

$sudo apt-get install python3-picamera$pip3 install"picamera[array]"$pip3 install imutils

最后，使用樹莓派cam版本的security_cam文件

用以下命令運(yùn)行文件

$cd&&cd/home/pi/ncappzoo/apps/securityCam && python3 security_camPiCam.py

安全攝像頭現(xiàn)在可以在野外測試了，顯然不是在雨中！如果有一個(gè)像樣的天線，可以看看發(fā)射機(jī)的范圍會(huì)很有趣:)

需要注意的一點(diǎn)是，Noire相機(jī)給出的色彩平衡結(jié)果與USB相機(jī)非常不同，這是完全正常的，因?yàn)殓R頭上沒有紅外濾光片。

除了防水之外，另一個(gè)問題是當(dāng)設(shè)備發(fā)現(xiàn)一個(gè)人時(shí)，在哪里收集拍攝的照片-也許是一個(gè)u盤，以防止填滿樹莓派SD卡？

第七步：將攝像頭快照保存到USB驅(qū)動(dòng)器

通過將第235行修改為類似下面的內(nèi)容，可以很容易地修改安全cam Python文件，以保存檢測到的人的重復(fù)快照，其中我的USB驅(qū)動(dòng)器稱為“KINSTON”:

photo= ("/media/pi/KINGSTON"+"/captures/photo_"+ cur_time +".jpg")

實(shí)際上，使用這個(gè)u盤大大降低了程序的運(yùn)行速度！部署后，如果使用另一臺(tái)PC通過SSH連接到樹莓派，則可以輕松地從樹莓派傳輸/刪除圖像。一個(gè)更好的解決方案可能是在micro SD卡上創(chuàng)建一個(gè)分區(qū)，這樣如果它充滿了圖像，它就不會(huì)阻塞操作系統(tǒng)和相機(jī)python腳本。

第八步：接收器PCB組裝

除了Arduino MKRWAN 1300之外，PCB還具有一個(gè)L293E芯片，用于提高報(bào)警系統(tǒng)所需的電壓和電流，該系統(tǒng)本身是一個(gè)由8個(gè)led和3個(gè)蜂鳴器芯片組成的模塊。如果直接在Arduino上運(yùn)行這些設(shè)備會(huì)立刻讓設(shè)備崩潰！在組裝和測試后，整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行良好，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，紅色發(fā)光二極管的最佳電阻是39歐姆。

雖然大多數(shù)元件都是表面貼裝，但它們都非常大，不需要模板。檢查完led的極性后，用焊料將PCB粘好，安裝表面貼裝元件，然后夾在烤箱中加熱至260攝氏度。可以使用熱風(fēng)槍，但不建議使用。

第九步：部署攝像頭

可以看出，這種裝置非常容易組裝，只需要放在一個(gè)前面透明的防水盒中。使用厚紙板和一點(diǎn)折紙將上述組件緊緊地楔入盒子中。

注意：攝像頭必須在正確的方向上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能正常工作。

第十步：Arduino MKRWAN 1300代碼

代碼沒什么特別的，除了可以讓蜂鳴器的音調(diào)根據(jù)被檢測的人離攝像機(jī)的距離而改變。這將有助于辨別在郵箱里寄信的人和真正走上車道的人之間的區(qū)別。該代碼使用字符串分析函數(shù)，首先通過搜索單詞“Box”來確認(rèn)數(shù)據(jù)是一致的，然后找到代表檢測框的兩對(duì)坐標(biāo)。如果檢測到的人靠近攝像機(jī)，檢測框的面積會(huì)更大，產(chǎn)生的報(bào)警音頻率會(huì)更高:

#include#includeString myString =" ";String myStringReversed =" ";voidsetup(){ pinMode(4, OUTPUT); pinMode(LED_BUILTIN, OUTPUT); tone(5,1000,1000); digitalWrite(LED_BUILTIN, HIGH); digitalWrite(4, HIGH); delay(1000); digitalWrite(LED_BUILTIN, LOW); digitalWrite(4, LOW); Serial.begin(9600);

// while (!Serial); Serial.println("LoRa Receiver"); if(!LoRa.begin(8690E5)) { Serial.println("Starting LoRa failed!"); while(1); }}voidloop(){ //delay (1000);

// try to parse packet intpacketSize = LoRa.parsePacket(); if(packetSize)

{ // received a packet Serial.print("Received packet '"); digitalWrite(LED_BUILTIN, HIGH); digitalWrite(4, HIGH); delay(100); digitalWrite(LED_BUILTIN, LOW); digitalWrite(4, LOW); // read packet myString =" "; myStringReversed =" "; inti =0; charc; while(LoRa.available())

{ //c[i] = (char)LoRa.read(); //Serial.print((char)LoRa.read()); myString = (char)LoRa.read() + myString; i++; //Reverse the string: c = myString.charAt(0); myStringReversed = myStringReversed + c; } processString(); //Serial.print("My string:

");Serial.print(myString); // print RSSI of packet //Serial.print("' with RSSI "); //Serial.println(LoRa.packetRssi());

}}voidprocessString(){ Serial.print("My string reversed:");Serial.print(myStringReversed); // print RSSI of packet Serial.print("' with RSSI "); Serial.println(LoRa.packetRssi());

intlen = myStringReversed.length(); intj=0; chara,b,c,d; String coord1 =" "; String coord2 =" "; String coord3 =" "; String coord4 =" ";

intk =0; charx =',';

intz=1; inty=1; intr=1; ints=1; intv=0; while(j < len)?? ?

{ a = myStringReversed.charAt(j); b = myStringReversed.charAt(j+1);

c = myStringReversed.charAt(j+2);

if((a=='B')&&(b=='o')&&(c=='x')) // The word 'box' has been identified in the string - k is now greater than 0. { k = j+5; Serial.print("Character B was found at: ");Serial.println(j); } j++; } if(k>0) { v =0;

// int V stops perpetual loops occurring. while((z==1)&&(v<200))? ? ? {? ? ? ? if(myStringReversed.charAt(k)==x) ? ??

// Build up string 'coord' until a comma is reached. { Serial.print("k");Serial.println(k);

z=0; }

else

{ coord1 = coord1 + myStringReversed.charAt(k); k++; v++; //Serial.print("coord1: ");Serial.println(coord1); } } v =0; k++; while((y==1)&&(v<200))?

{ if(myStringReversed.charAt(k)==')')

// Build up string 'coord' until a comma is reached. { Serial.print("k");Serial.println(k); y=0; } else {

coord2 = coord2 + myStringReversed.charAt(k); k++; v++; //Serial.print("coord2: ");Serial.println(coord2); } } v =0; k=k+3;

// Takes account of two brackets and a comma. while((r==1)&&(v<200))? ? ? {? ? ? ? if(myStringReversed.charAt(k)==x) ? ? ? ?

// Build up string 'coord' until a comma is reached.

{ Serial.print("k");Serial.println(k); r=0; } else {

coord3 = coord3 + myStringReversed.charAt(k);

k++; v++; //Serial.print("coord3: ");Serial.println(coord3); } } v =0; k++; while((s==1)&&(v<200))? ? ? {? ? ?

if(myStringReversed.charAt(k)==')') // Build up string 'coord' until a comma is reached. {

Serial.print("k");Serial.println(k); s=0;

} else

{ coord4 = coord4 + myStringReversed.charAt(k); k++; v++; //Serial.print("coord4: ");Serial.println(coord4);

} } } Serial.print("coord1: ");Serial.println(coord1); Serial.print("coord2: ");Serial.println(coord2); Serial.print("coord3: ");Serial.println(coord3); Serial.print("coord4: ");Serial.println(coord4); intcoord10 = coord1.toInt(); intcoord20 = coord2.toInt(); intcoord30 = coord3.toInt(); intcoord40 = coord4.toInt(); intarea = (coord40 - coord20) * (coord30 - coord10); tone(5,(area/100)+200,100); Serial.print("Box area: ");Serial.println(area);}

第十一步：檢測其他對(duì)象和動(dòng)物

“security_cam.py”文件是一個(gè)通用的“活體檢測”文件腳本，可以很容易地修改，以檢測總共20個(gè)不同的對(duì)象。

如果我們看第119行:

# "Class of interest" - Display detections only if they match this class IDCLASS_PERSON =15

要檢測狗，只需將其更改為:

# "Class of interest" - Display detections only if they match this class IDCLASS_DOG =12

此外，第200行也需要更改:

# Filter a specific class/category if( output_dict.get('detection_classes_'+str(i) ) == CLASS_PERSON ):

雖然person類工作得非常好，給人留下了深刻的印象，但是dog類就有點(diǎn)令人印象不深，遠(yuǎn)不如我測試過的其他一些模型。盡管如此，這是這種模型可用的全部類列表:飛機(jī) 自行車 鳥 船 瓶子 公共汽車 貓 椅子 牛 餐桌 狗 馬 摩托車人 盆栽 植物 羊 沙發(fā) 火車 電視監(jiān)視器

第十二步：系統(tǒng)測試

在將系統(tǒng)置于headless模式并使用SSH通過筆記本電腦登錄后，我能夠在“現(xiàn)場”測試系統(tǒng)。最初，有一個(gè)錯(cuò)誤導(dǎo)致相機(jī)在15分鐘后關(guān)閉，這是通過在樹莓派上安裝“screen”并在啟動(dòng)python文件之前在命令行中鍵入“screen”來解決的。screen所做的是打開樹莓派上的另一個(gè)終端，因此它有自己的活動(dòng)終端，當(dāng)我的筆記本電腦終端關(guān)閉時(shí)，它不會(huì)關(guān)閉。這是一個(gè)非常好的解決方案，避免了與其他“啟動(dòng)時(shí)運(yùn)行”解決方案的混亂，而且后者可能會(huì)破壞整個(gè)系統(tǒng)。

一臺(tái)獨(dú)立的攝像機(jī)安裝在我的辦公室里，在200米外，與主攝像機(jī)同步，聚焦在接收器上(視頻右下角)。在測試中，系統(tǒng)對(duì)相機(jī)畫面中的狗沒有反應(yīng)，但對(duì)我(一個(gè)人)有反應(yīng)…..成功！

我打算在某個(gè)階段將整個(gè)系統(tǒng)升級(jí)到Movidius neural stick 2，并使用一個(gè)更大的帶分區(qū)的micro SD卡，來防止拍攝的圖像堵塞。

原文地址：

https://www.instructables.com/LoRa-Neural-Network-Security-System/