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基于 Raspberry Pi Zero W 和 Google Coral EdgeTPU 的低功耗（'ish）AIoT 智能相機（3D 打?。?/font>
https://github.com/ricardodeazambuja/Maple-Syrup-Pi-Camera
曾幾何時，我開始了一個項目，我們想了解游客在參觀景點時的行為。傳統上，研究人員會去那些地方并手動記筆記，以了解訪問者最喜歡什么，他們在哪里度過的時間等。但是，我是一名電氣工程師，所以我覺得有必要將任務自動化。起初，我考慮使用“啞”傳感器，這些傳感器只能計數，或者在最好的情況下，只能告訴人們移動的方向，但這會限制我們可以回答的問題類型。
我真正想要的是一個工具，它可以做與研究人員手動注釋事物相同的工作。研究人員將使用她/他的眼睛和人體中最復雜的器官：全能的大腦來完成這項任務！我們仍然沒有人類大腦（甚至是蒼蠅大腦......），但至少我們有深度學習！
很明顯，這個項目需要一個能夠使用視覺來理解世界的傳感器。這可以通過攝像頭和基于深度學習的算法來解決（對于通常意味著深度卷積神經網絡的圖像）) 就像一個物體檢測器。盡管如此，就在不久前，過去的做法是保存圖像（或發送到某個地方）并使用強大、耗電的 GPU 處理它們。但是，保存（或傳輸）圖像會引發一些與隱私相關的嚴重問題。避免這種情況的一種方法是“在邊緣”處理所有內容，以使結果不包含任何個人信息。對于普通人來說，帶有網絡攝像頭的游戲筆記本電腦就足以證明概念，但我已經在思考，因為我記得我以前使用筆記本電腦運行演示的經歷，周圍有很多人，被電纜絆倒，設備掉到地面，電池變平的速度比預期的快，等等。
已經有相當多的智能相機允許您在邊緣運行深度神經模型（例如JeVois 、OpenMV 、OpenCV OAK等），但是將我自己的系統放在一起會給我更多的自由和靈活性。因此，我決定使用Raspberry Pi Zero W 、Raspberry Camera V2和Google Coral USB 加速器. 我不會躺在這里，我選擇這套特殊工具的原因之一是很平凡的：我有使用它們的經驗，當我們處于另一次封鎖期間時，我把它們放在家里。但是這種設置的殺手锏是它的功耗非常低且體積小，讓我可以用普通的移動電源為它供電一整天，并且由于體積小，它可以輕松部署在任何地方。
人們問我為什么選擇在這個項目中使用 Raspberry Pi Zero，因為它不是一個強大的單板計算機。正如我所提到的，我本可以嘗試現成的智能相機，但 Raspberry Pi 是有史以來最暢銷的通用計算機之一（擊敗了 Commodore 64，4 年前的數字?。?/font>，因此它擁有一個龐大的社區。當您需要尋找驅動程序或如何解決問題時，這讓生活變得更加輕松。除此之外，去年我發布了關于靈活、抗碰撞、四軸飛行器的工作，它的大腦...... Raspberry Pi Zero W！因此，我對使用 Zero 非常熟悉，我希望Raspberry Pi 基金會很快會進行升級（也許在 RPI Zero PCB 中添加一個 RP2040？）。
如何建立自己的
硬件
- 樹莓派零 W
- 樹莓派相機（+ RPI 零扁平電纜）
- 珊瑚 USB 加速器
- USB-C 轉 micro USB 數據線（或適配器）
- Micro SDCard（如果您想使用我們的圖像，建議使用 8GB）
- 3D打印零件
軟件
簡單的方法
這個 repo 中可用的圖像預先安裝了許多有趣的東西，它的默認用戶是pi和密碼maplesyrup（是的，我喜歡 maplesyrup）。另一個有趣的東西是 Jupyter Notebook Server。它在測試事物時有很大幫助。您可以通過運行來啟動它/home/pi/launch_jupyter.sh（它有時很慢，但非常有用）并且再次輸入密碼maplesyrup（您的瀏覽器會抱怨說它不是安全連接，因為服務器使用的是自簽名證書）。
- 在此處下載可用的圖像，并使用Raspberry Pi Imager將其閃存到您的卡中。
艱難的路（為什么你不能走簡單的路？??？！哈哈）
- 您至少需要安裝libedgetpu 和 tflite_runtime 。請注意，此 tflite_runtime 版本是為 Python 3.7 編譯的。
- 除了上面的軟件，你還需要安裝Picamera 、Pillow ...
額外說明
- USB 連接器由 Coral USB 加速器使用，因此如果您使用 Maple-Syrup-Pi-Camera無頭相機會更容易。此處提供了 wifi 配置文件的完整示例（您只需對其進行修改并復制到將 SDCard 連接到計算機時出現的引導分區）。
- 該圖像已啟用 SSH，您可以在此處了解有關如何使用 SSH 進行連接的更多信息。
- 如果您是 Unix 用戶，您甚至可以在您的計算機上掛載 RPI 文件系統并遠程使用 VSCode 。
使用示例
速度
RPI 零 W 具有 USB 2.0 連接，理論速度為 480Mbit/s (50MB/s)，但它永遠不會接近這個速度，因為 RPI0 有一個單核 ARMv6 CPU（沒有免費的午餐?。?。因此，Google Coral USB 加速器經常受到 USB 帶寬或 RPI0 與其交換數據的能力的限制。不過，這一事實在保持低平均功耗方面發揮了作用。需要后處理或使用自定義 OP（EdgeTPU 編譯器在主機中運行這些操作）的模型也會受到 USB 帶寬小和 ARMv6 單核薄弱的影響。
能量消耗：
RPI Zero W 在其 5V 輸入端沒有保護電路，因此它將 USB 電源直接連接到電源。這意味著 Coral USB 加速器將直接連接到電源，使其能夠在 microUSB + PCB 走線的電源和阻抗允許的范圍內消耗盡可能多的電流。根據Google Coral USB 加速器數據表，僅加速器就可以消耗高達 900mA（峰值）的電流。RPI 零 W 的典型功耗為 150mA 。在我的實驗中，Maple-Syrup-Pi-Camera 在空閑時（800mW）在 5V 時消耗大約 160mA。
功耗示例：
使用愛好級 USB 功率計（以及聲明它可以在 5V 下提供高達 2A 電流的移動電源）：
- MultiPose在 5V (1.75W) 時顯示 350mA 的峰值
- 自動車牌識別在 5V (2W) 時顯示 400mA 的峰值
- 面罩檢測（面罩、無面罩、差面罩）在 5V (2.1W) 時顯示 420mA 的峰值
致謝：
- 改編自https://www.thingiverse.com/thing:2254307的 3D 零件
- 關于如何使用 docker 創建 RPI 圖像的說明
- 一些模型和項目示例來自https://coral.ai/examples/和https://github.com/google-coral/pycoral
- SDCard 圖像改編自碰撞彈性四軸飛行器 CogniFly 。
- 多虧了Netron ，生活變得輕松多了
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