采用PSoC 6的人工智能智能農業(yè):實時監(jiān)控、數(shù)據(jù)驅動的洞察和自動化,以實現(xiàn)更高的產量和可持續(xù)性
智能農場監(jiān)控系統(tǒng)由PSoC?6 AI驅動
農業(yè)是一場時間和資源的高風險游戲。許多農民仍然依靠直覺或延遲的觀察來做出有關灌溉、天氣或安全的決定。我們想要改變這一點——用一個完全自主的、人工智能驅動的智能農場監(jiān)控系統(tǒng)。
使用PSoC?6 AI評估套件作為中樞大腦,我們構建了一個實時感知、分析和行動的系統(tǒng)。它為農民提供即時信息和自動控制——有或沒有互聯(lián)網(wǎng)——使智能農業(yè)成為可能,即使在偏遠地區(qū)。
這是我們由PSoC?6 AI驅動的智能農場監(jiān)控系統(tǒng)的完整原型。
我們正在解決什么問題?
農民每天都面臨著挑戰(zhàn):
?由于灌溉效率低下而造成的水資源浪費
?環(huán)保意識差(聲音/天氣)
?難以跟蹤溫度和濕度趨勢
?安全問題(牲畜入侵或移動)
我們的解決方案通過提供:
?實時監(jiān)測聲音、溫度、濕度、水位
?智能灌溉激活和移動警報
?通過設備上的AI進行預測分析
?視覺反饋通過一個專用的外部顯示器
?人工灌溉在農村地區(qū)仍然很普遍,導致水資源浪費。
我們在建造什么?
我們正在使用PSoC?6 AI套件開發(fā)智能農場監(jiān)控系統(tǒng),結合內部和外部傳感器,基于AI的處理和節(jié)能設計。
主要特點:
?Edge AI聲音監(jiān)測使用PSoC?6上的內置麥克風,我們收集環(huán)境聲音數(shù)據(jù)來監(jiān)測動物運動,人類活動和異常事件。訓練用于聲音分類的ML模型,并將其部署到設備上。
外部環(huán)境傳感器
?DHT11傳感器:監(jiān)測溫度和濕度。
?水位傳感器:檢測灌溉水箱或土壤濕度水平。
?外部環(huán)境傳感器dht11傳感器:監(jiān)測溫度和濕度。水位傳感器:檢測灌溉水箱或土壤濕度水平。
?UNIHIKER外部顯示器顯示實時傳感器數(shù)據(jù)(溫度,濕度,水位,警報),用于快速,當?shù)剞r場側可見性。
?太陽能電池SystemA太陽能電池板為電池充電,確??沙掷m(xù)的24/7離網(wǎng)運行,這對遠程現(xiàn)場使用至關重要。
它是如何工作的
1. 傳感
?內置麥克風(PSoC?6):捕獲基于音頻的AI推理的環(huán)境聲音數(shù)據(jù)。
?DHT11傳感器:實時讀取溫度和濕度。
?水傳感器:監(jiān)測灌溉水箱或土壤水位。
?GPS,超聲波傳感器:可選跟蹤和入侵檢測。
2. Edge AI與PSoC?6
?機器學習模型訓練和部署(使用DEEPCRAFT Studio)
?我們訓練和部署用于聲音分類的機器學習模型,以實現(xiàn)實時異常檢測。下面是如何使用DEEPCRAFT Studio訓練基于麥克風的ML模型:
逐步培訓說明:
?項目SetupOpen DEEPCRAFT工作室和創(chuàng)建一個新的音頻分類項目量身定制的PSoC?6麥克風數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)收集
?連接您的PSoC?6 AI評估套件,并通過內置麥克風記錄環(huán)境聲音。
?捕捉不同的聲音樣本代表正常情況,動物運動,人類活動,和任何不尋常的事件。
?準確地標記每個錄音以表示聲音類別。
連接您的PSoC?6 AI評估套件,并通過內置麥克風記錄環(huán)境聲音。捕捉不同的聲音樣本代表正常情況,動物運動,人類活動,和任何不尋常的事件。準確地標記每個錄音以表示聲音類別。
Deepcraft工作室數(shù)據(jù)收集
數(shù)據(jù)預處理
將音頻文件分割成統(tǒng)一的短片段(例如,1-2秒)。
DEEPCRAFT Studio將自動提取音頻特征,如Mel-frequency倒譜系數(shù)(MFCCs),這是聲音分類所必需的。
數(shù)據(jù)預處理將音頻文件分割成統(tǒng)一的短片段(例如,1-2秒)。DEEPCRAFT Studio將自動提取音頻特征,如Mel-frequency倒譜系數(shù)(MFCCs),這是聲音分類所必需的。
Deepcraft Studio數(shù)據(jù)預處理
模型訓練
配置訓練參數(shù),如epoch、batch大小和學習率。
在DEEPCRAFT Studio中訓練模型,監(jiān)控損耗和精度指標。
利用早期停止和驗證數(shù)據(jù)來防止過擬合。
模型訓練配置訓練參數(shù),如epoch、batch大小和學習率。在DEEPCRAFT Studio中訓練模型,監(jiān)控損耗和精度指標。利用早期停止和驗證數(shù)據(jù)來防止過擬合。
Deepcraft工作室模型培訓
模型評價
審查準確性、混淆矩陣和分類報告。
如果有必要,細化數(shù)據(jù)集或訓練參數(shù)以提高性能。
模型評估審查準確性,混淆矩陣和分類報告。如果有必要,細化數(shù)據(jù)集或訓練參數(shù)以提高性能。
Deepcraft Studio模型評估
模型出口
一旦滿意,以與ModusToolbox?兼容的格式導出訓練好的模型以進行部署。
模型導出一旦滿意,以與ModusToolbox?兼容的格式導出訓練好的模型以供部署。
固件集成與部署
使用ModusToolbox?將該模型與PSoC?6固件集成。
實現(xiàn)實時音頻分類邏輯,根據(jù)聲音模式觸發(fā)灌溉或警報。
將固件閃存到您的設備,并在實際農場條件下驗證性能。
固件集成與部署使用ModusToolbox?將模型與PSoC?6固件集成。實現(xiàn)實時音頻分類邏輯,根據(jù)聲音模式觸發(fā)灌溉或警報。將固件閃存到您的設備,并在實際農場條件下驗證性能。
3. 自動化+警報
如果土壤干燥,啟動水泵。
發(fā)送藍牙/WiFi提醒到農民的手機。
在UNIHIKER顯示器上顯示讀數(shù)和系統(tǒng)狀態(tài)。
4. 遠程監(jiān)控
傳感器數(shù)據(jù)記錄和可視化的移動應用程序(內置在Flutter)。
農民獲得實時狀態(tài)更新和系統(tǒng)建議。
硬件使用
?PSoC?6 AI評估套件-中央處理器+內置AI麥克風
?DHT11傳感器-溫濕度
?水傳感器-濕度/水位檢測
?UNIHIKER -外部液晶顯示實時數(shù)據(jù)
?太陽能電池板+電池組-能源自給自足
?藍牙/WiFi模塊-無線數(shù)據(jù)和警報
軟件工具
?DEEPCRAFT Studio -用于聲音分類的AI模型訓練
?模塊工具箱-傳感器編程+嵌入式開發(fā)
?FreeRTOS - PSoC?6的高效任務管理
?撲動-移動應用程序界面的農民
?Python(在UNIHIKER上)-顯示集成和UI
AI和ML的使用
?基于聲音的環(huán)境監(jiān)測:從PSoC?6麥克風收集和標記聲音數(shù)據(jù),以檢測降雨,牲畜運動或入侵等模式。
?模型訓練和推理:在DEEPCRAFT Studio中訓練的模型針對邊緣人工智能進行了優(yōu)化和部署,實現(xiàn)了實時音頻事件識別。
?自動化觸發(fā)器:機器學習輸出直接控制灌溉和警報機制的智能決策。
可持續(xù)設計
?太陽能電池板+高效電源管理
?低功耗PSoC?6操作
?備用電池用于夜間/低光照條件
結果與益處
?準確的聲音分類,用于農場監(jiān)測
?實時溫濕度記錄
?用于灌溉優(yōu)化的水位檢測
?即時警報和本地顯示反饋
?所有處理都在本地完成(沒有云,沒有延遲)
?完全離網(wǎng)和可持續(xù)發(fā)展
下一個步驟
?擴展AI以包括天氣模式預測
?增加LoRa或GSM模塊,實現(xiàn)遠程通信
?整合土壤養(yǎng)分傳感器,更深入地了解作物
?為高級儀表板添加云同步選項
結論
這個項目將人工智能帶到最需要它的農業(yè)領域。通過結合低功耗邊緣處理、機器學習和太陽能自主供電,我們建立了一個系統(tǒng),為農民提供數(shù)字助理的眼睛和耳朵——幫助他們更智能地種植,減少浪費,保護他們的生計。
本文編譯自hackster.io