Intelektuālā pudeļu atkritne: 6 soļi

2024 Autors: John Day | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2024-01-30 10:54

Es izveidoju šo atkritni kopā ar Yeting Bao un Yuni Xie. Paldies par jūsu uzticību šim projektam:).

Izmantojiet viegli lietojamu mašīnmācīšanās rīku, lai izveidotu intelektuālu pudeļu atkritumu tvertni otrreizējās pārstrādes nodaļai netālu no jūsu vietas: tiklīdz jūs iemetīsit pudeli speciālajā atkritumu tvertnē, blakus esošajā ekrānā būs redzams materiāls.

Piegādes

Mums ir nepieciešama kaste pudelēm, kuras vēlaties pārstrādāt, fotonu ķēde ar mikrofonu, dators ar savienojumu ar internetu un poga (ko izmantojam iPad).

1. darbība. Apskatiet, kā tas darbojas

2. solis: izveidojiet kastīti

Šeit mēs izmantojam četrus akrila dēļus un vienu koka dēli, lai izveidotu kastīti. Jūs varat izmantot jebkuru materiālu, kuru vēlaties, taču pārliecinieties, ka tie ir pietiekami spēcīgi, lai atbalstītu tūkstošiem reižu pudeļu nomešanu, un, protams, tam ir jārada skaņas.

3. darbība: apmāciet savu akustisko mašīnmācīšanās modeli

Šeit mēs izmantojam mūsu atkritnes prototipu, lai modelētu dažādu veidu pudeļu izmešanu atkritumu tvertnē. Izmantojot tīmekļa vietni, kurā mēs mācāmies, mēs ierakstām dažāda veida nokrišņu skaņas un iegūstam skaņas paraugus. Un tad, izmantojot vilciena modeli, lai apmācītu datoru atpazīt šos dažāda veida skaņas. Neaizmirstiet eksportēt modeli, lai to varētu izmantot jūsu vietnē.

Šajā procesā mēs apkopojām pilināmu skaņu, ko radīja četru veidu pudeles (plastmasas pudele, kārbas, papīra kastīte, stikls), kuras bieži izmanto ikdienas dzīvē.

4. solis: izveidojiet savu fotonu ķēdi

Lai savienotu fotonu ķēdi, izmantojiet mikrofonu un skaļruni, skatiet attēlu iepriekš. Neaizmirstiet to savienot ar strāvu.

Laika problēmu novēršana

Ja izmantojat citu fotonu vai Arduino shēmas versiju, iespējams, varēsiet Photon lietot mašīnmācīšanās bibliotēku “TensorFlowLite”. Tomēr mūsu fotonu versijai nav šādas funkcijas. Tā vietā mēs izmantojam mašīnmācīšanās rīka javascript bibliotēku.

Tikmēr mūsu fotonu versija nevar nosūtīt audio uz datoru un analizēt to reālā laikā. Tāpēc mēs izmantojam “Speaker” npm paketi, lai atskaņotu audio un analizētu to pārlūkprogrammā.

Ja jums ir cita fotona vai Arduino versija, varat izmēģināt dažus vienkāršākus veidus, kā nosūtīt audio uz datoru vai lietot ķēdē mašīnmācīšanās bibliotēku.

5. darbība: kalpojiet savam datoram

Izmantojiet Node.js, lai kalpotu kodam, lai automātiski saņemtu audio un atskaņotu. Jūs varat

Jūs to varat atrast vietnē Github.

Šeit ir galvenais kods, ko izmantojām šajā solī.

… // Saglabājiet wav failu lokāli un atskaņojiet to, kad pārsūtīšana ir pabeigta

socket.on ('dati', funkcija (dati) {// Mēs saņēmām datus par šo savienojumu. write.write (dati, 'hex');});

socket.on ('end', function () {console.log ('pārraide pabeigta, saglabāta uz' + outPath]; write.end (); var file = fs.createReadStream (outPath); var lasītājs = new wav. Reader (); // notikums "formāts" tiek izstarots WAVE galvenes lasītāja beigās. on ('format', function () {// WAVE galvene tiek noņemta no lasītāja lasītāja izvades.pipe (jauns skaļrunis (wavOpts));}); // pārsūtiet WAVE failu uz Reader instances failu. pipe (lasītājs);}); }). klausīties (dataPort); …

6. darbība: attīstiet savu vizualizāciju

Izmantojiet javascript, lai nosūtītu AJAX pieprasījumu daļiņām un kontrolētu funkciju “open”. Kad tiek izsaukta “atvērtā” funkcija un vērtība ir iestatīta uz “1”, fotona mikrofons tiks ieslēgts un ierakstīs 3 sekundes. Ierakstītais audio tiks nosūtīts uz datoru un atskaņots automātiski.

Kad dators ir saņēmis audio, atpazīšana tiks parādīta lapā.