人感センサーモジュールを使用して顔検出をプロジェクトに簡単に追加します

より優れたツールのおかげで、プロジェクトに AI 機能を組み込むことがはるかに簡単になりましたが、XIAO BLE Sense ボードで Edge Impulse 機械学習プラットフォームを試したときに経験したように、それでもある程度の努力が必要であり、学習曲線は他のものよりも高くなる可能性があります。期待する。

しかし、顔検出などの一般的なタスクでは、ソリューションが使いにくく高価である理由はなく、Pete Warden (Useful Sensors) は 10 ドルのソリューションを設計しました。人感センサー近くの顔を検出し、I2C インターフェイス経由で結果を報告するアルゴリズムが事前にプログラムされたカメラ モジュールが装備されています。

人感センサーの仕様:

データをポーリングするか割り込みピンを使用してモジュールをホスト マイクロコントローラーに接続し、256×256 ピクセルの領域から顔検出座標、パーセント単位の信頼度、および顔が正しいかどうかを取得する必要があります。カメラに向いているかどうか。 画像データはホストに送信されないため、プライバシーが向上します。 Himax マイクロコントローラーは事前にプログラムされているため、ファームウェアを更新したり、アップデートを取得したりすることはできないことに注意してください。

Raspberry Pi Pico のサンプル プログラム (ポーリング モード) は次のようになります。

このモジュールは ID 情報も返します。つまり、最大 8 人の異なるユーザーの検出を試みますが、これは上記の例には示されておらず、それがどの程度うまく機能するかは不明です。 GitHub には、Arduino、CircuitPython、Python などのさまざまな言語でのドキュメントとコード サンプルがあります。

以下のビデオは、人感センサー モジュールに基づいた顔追従ファンのデモを示しています。

人感センサーは Sparkfun に 9.95 ドルで出品されていますが、本稿執筆時点では在庫がなく入荷待ちとなっています。

Hackster.io経由

Jean-Luc は、2010 年にパートタイムの仕事として CNX Software を立ち上げ、その後、ソフトウェア エンジニアリング マネージャーとしての仕事を辞め、2011 年後半にフルタイムで毎日のニュースとレビューを書き始めました。

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