Detección de objetos con la CAM ESP32

El ESP32-CAM es un potente microcontrolador de bajo costo con un módulo de cámara incorporado, capaz de capturar imágenes y transmitir videos en vivo. Al aprovechar sus capacidades de procesamiento e integrar bibliotecas o marcos de aprendizaje automático externos, puede habilitar la detección de objetos directamente en la cámara ESP32. Este tutorial lo guiará a través de la configuración de la detección básica de objetos con la CAM ESP32 utilizando modelos previamente capacitados.

Lo que necesitarás

Módulo ESP32-CAM
Programador FTDI (adaptador USB a serial)
Cables de jersey
Paneles (opcional)
Una computadora con el Arduino IDE instalado
Impulso de borde o tensorflow lite para modelos de detección de objetos

Paso 1: Configuración del Arduino IDE

1. Instale el paquete de placa ESP32

Abra el IDE Arduino.
Ir a Archivo > Preferencias.
En el campo "URL de Administrador de placa adicional", agregue:
```
https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json
```
Hacer clic DE ACUERDO.
Ir a Herramientas > Junta > Gerente de tableros.
Busque "ESP32" e instale el paquete por los sistemas Espressif.

2. Instale bibliotecas requeridas

Instale la biblioteca "Cámara ESP32".
Para los modelos de detección de objetos, instale "TensorFlow Lite Micro" (o bibliotecas similares).

Paso 2: Cableado la cámara ESP32

Alfiler	Pin de programador FTDI
Gnd	Gnd
5V	VCC (5V)
U0R	Tx
U0T	Rx
Gnd	GND (IO0 a GND para flashear)

Importante: Conecte el pin IO0 a GND para poner la cámara ESP32 en modo Flash.

Paso 3: Cargar un boceto básico de detección de objetos

1. Seleccione el tablero y el puerto

Ir a Herramientas > Junta y seleccionar AI-Pensador ESP32-CAM.
Bajo Herramientas, seleccione el correcto Puerto para su programador FTDI.

2. Preparando el código

Use un ejemplo básico para cargar un modelo de detección de objetos previamente capacitado (por ejemplo, modelo TensorFlow Lite). A continuación se muestra un fragmento de muestra para integrar la detección de objetos:

#include <esp_camera.h>
#include <TensorFlowLite_ESP32.h>

// Replace with your specific model and labels
#include "model.h"
#include "labels.h"

void setup() {
  Serial.begin(115200);

  // Initialize the camera
  camera_config_t config;
  config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0;
  config.ledc_timer = LEDC_TIMER_0;
  config.pin_d0 = Y2_GPIO_NUM;
  config.pin_d1 = Y3_GPIO_NUM;
  config.pin_d2 = Y4_GPIO_NUM;
  config.pin_d3 = Y5_GPIO_NUM;
  config.pin_d4 = Y6_GPIO_NUM;
  config.pin_d5 = Y7_GPIO_NUM;
  config.pin_d6 = Y8_GPIO_NUM;
  config.pin_d7 = Y9_GPIO_NUM;
  config.pin_xclk = XCLK_GPIO_NUM;
  config.pin_pclk = PCLK_GPIO_NUM;
  config.pin_vsync = VSYNC_GPIO_NUM;
  config.pin_href = HREF_GPIO_NUM;
  config.pin_sscb_sda = SIOD_GPIO_NUM;
  config.pin_sscb_scl = SIOC_GPIO_NUM;
  config.pin_pwdn = PWDN_GPIO_NUM;
  config.pin_reset = RESET_GPIO_NUM;
  config.xclk_freq_hz = 20000000;
  config.pixel_format = PIXFORMAT_JPEG;

  if (!esp_camera_init(&config)) {
    Serial.println("Camera initialized successfully!");
  } else {
    Serial.println("Camera initialization failed!");
    while (1);
  }

  // Load the TensorFlow Lite model
  TfLiteStatus model_status = tflite::InitModel(model);
  if (model_status != kTfLiteOk) {
    Serial.println("Failed to initialize the model");
    while (1);
  }
}

void loop() {
  // Capture a frame
  camera_fb_t *frame = esp_camera_fb_get();
  if (!frame) {
    Serial.println("Camera capture failed");
    return;
  }

  // Run object detection
  tflite::RunInference(frame->buf, frame->len);

  // Display detected objects
  for (int i = 0; i < NUM_CLASSES; i++) {
    float confidence = tflite::GetConfidence(i);
    if (confidence > 0.5) {
      Serial.print("Detected: ");
      Serial.print(labels[i]);
      Serial.print(" with confidence: ");
      Serial.println(confidence);
    }
  }

  esp_camera_fb_return(frame); // Free the frame buffer
  delay(200);
}

3. Sube el código

Presione el Reiniciar botón en la cámara ESP32 mientras IO0 está conectado a GND.
Hacer clic Subir en el Arduino IDE.
Una vez que se complete la carga, desconecte IO0 de GND y presione el Reiniciar botón de nuevo.

Paso 4: Acceso a los resultados de detección de objetos

Abra el monitor en serie (Herramientas > Monitor en serie) y establecer la tasa de baudios en 115200.
Ver objetos detectados y sus puntajes de confianza en el monitor en serie.
Puede expandir esto mostrando resultados en una interfaz web utilizando HTML o integrarse con plataformas IoT como MQTT.

Paso 5: Mejora de la detección de objetos

Optimización del modelo: Use el impulso de borde o el tensorflow lite para entrenar modelos personalizados optimizados para la cámara ESP32.
Interfaz web: Mejore el proyecto mostrando los objetos detectados directamente en una interfaz del navegador.
Integración de IoT: Envíe los resultados de detección a los servicios en la nube para su posterior procesamiento o sistemas de alerta.

Solución de problemas

Modelo demasiado grande: Asegúrese de que el tamaño del modelo se ajuste dentro de la memoria de ESP32-CAM.
Cámara no detectada: Verifique el cableado y asegúrese de que la cámara esté conectada de forma segura.
Baja precisión: Entrene o ajuste el modelo con datos más relevantes.

Aplicaciones de detección de objetos con ESP32-CAM

Cámaras de seguridad con movimiento o detección de objetos
Automatización inteligente del hogar (por ejemplo, detectar entregas o mascotas)
Sistemas de monitoreo y conteo industrial
Monitoreo e investigación de la vida silvestre

Conclusión

Has configurado con éxito la detección básica de objetos con la CAM ESP32. Este poderoso módulo, combinado con modelos de aprendizaje automático, abre infinitos posibilidades para aplicaciones del mundo real. ¡Experimente con diferentes modelos, mejore la precisión y expanda la funcionalidad para satisfacer las necesidades de su proyecto!