根據邊緣計算與機器學習的物體分類系統

隨著物聯網裝置的普及，邊緣計算技術也日益重要。本系統結合 Jetson Nano 和機器學習模型，實作了高效的物體分類。系統利用 MQTT 協定傳輸影像資料至邊緣節點，並使用預先訓練的 KNN 模型進行分類，展現了良好的效能。透過整合 OpenCV 和 Scikit-learn 等函式庫，系統能處理影像資料，並使用 KNN 演算法進行準確的物體識別。最後，系統透過 WhatsApp 將預測結果即時傳送給使用者，實作了便捷的資訊傳遞。

實作步驟

步驟 1：配置 IoT 節點以捕捉影像

配置 IoT 節點以捕捉和釋出測試影像，使用 MQTT 通訊協定。配置步驟如下：

安裝 Thonny IDE 和 ESP32-CAM 的驅動程式
匯入必要的庫和模組
配置 IoT 節點的 Wi-Fi 連線
釋出測試影像到 MQTT 伺服器

步驟 2：儲存和執行程式碼

儲存以下程式碼為 main.py，並使用 Thonny IDE 執行：

import cv2
import numpy as np
import pickle

# 載入影像
image_shape = cv2.imread('image.jpg', 0)
image_shape = cv2.resize(image_shape, (100, 100))

# 將影像轉換為一維陣列
image = np.array(image_shape).flatten()
image = image.reshape(1, -1)

# 載入模型
with open('model.sav', 'rb') as pick:
    model = pickle.load(pick)

# 預測結果
result = model.predict(image)

# 根據預測結果傳送 WhatsApp 訊息
if result == [0]:
    print('預測結果：四邊形')
    # 傳送 WhatsApp 訊息
elif result == [1]:
    print('預測結果：三角形')
    # 傳送 WhatsApp 訊息

物體分類系統的概念圖

物體分類系統的概念圖如下：

  flowchart TD
    A[IoT 節點] --> B[捕捉影像]
    B --> C[釋出影像到 MQTT 伺服器]
    C --> D[FoG 節點]
    D --> E[載入模型]
    E --> F[預測結果]
    F --> G[傳送 WhatsApp 訊息]

圖表翻譯：

此圖表描述了物體分類系統的工作流程。IoT 節點捕捉影像並釋出到 MQTT 伺服器。FoG 節點接收影像，載入模型，預測結果，並根據預測結果傳送 WhatsApp 訊息。

結果

實作的物體分類系統達到了 100% 的分類準確率。系統使用 KNN 演算法對影像進行分類，並根據預測結果傳送 WhatsApp 訊息。

物聯網中使用Jetson Nano進行機器學習（ML）

Jetson Nano的應用

在物聯網（IoT）領域中，Jetson Nano是一種強大的單板計算機，能夠實作機器學習（ML）功能。以下是使用Jetson Nano進行機器學習的步驟：

步驟1：連線Wi-Fi

首先，確保Jetson Nano的Wi-Fi熱點已啟用。然後，使用以下程式碼連線到MQTT代理：

import network

station = network.WLAN(network.STA_IF)
station.active(True)
SERVER = '10.42.0.1'  # MQTT伺服器地址（更改為您的Pi的IP地址）

步驟2：初始化相機

初始化相機並捕捉影像：

import camera

camera.init(0, format=camera.JPEG)
buf = camera.capture()

步驟3：建立專案目錄

在Jetson Nano上建立一個名為“Project”的目錄，並在其中建立一個名為“Object_classify”的子目錄。該目錄將包含資料集、訓練好的KNN模型和Python程式碼。

步驟4：配置Twilio和MQTT

按照第5.6.2.1節的描述，配置Twilio和MQTT。

步驟5：建立子目錄

在“Object_classify”目錄下建立四個子目錄，分別命名為“Test”、“Raspberry_pi”、“Jetson_nano”和“Py_board”，用於儲存各自的影像。

步驟6：儲存模型程式碼

將以下程式碼儲存為“model.py”檔案，在“Object_classify”目錄中：

# 這是一個程式，訓練模型進行物體分類
# 共有三個類別，即Raspberry Pi、Py Board和Jetson Nano

內容解密：

以上程式碼片段展示瞭如何使用Jetson Nano進行機器學習。首先，連線到Wi-Fi和MQTT代理，然後初始化相機並捕捉影像。接下來，建立專案目錄和子目錄，配置Twilio和MQTT，最後儲存模型程式碼。

圖表翻譯：

以下是訓練KNN模型的流程圖：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[連線Wi-Fi]
    B --> C[初始化相機]
    C --> D[捕捉影像]
    D --> E[建立專案目錄]
    E --> F[配置Twilio和MQTT]
    F --> G[儲存模型程式碼]
    G --> H[訓練KNN模型]
    H --> I[完成]

圖表翻譯：

此流程圖展示了使用Jetson Nano進行機器學習的步驟。從連線Wi-Fi和初始化相機開始，然後捕捉影像，建立專案目錄，配置Twilio和MQTT，儲存模型程式碼，最後訓練KNN模型。

物體分類使用機器學習與 FoG

在本文中，我們將探討如何使用機器學習（ML）技術進行物體分類。具體來說，我們將使用 K-鄰近演算法（KNN）來分類物體。

資料準備

首先，我們需要準備資料。這裡，我們使用三類物體：Py_board、Raspberry_pi 和 Jetson_nano。資料儲存在 /home/jetson/Desktop/Project/Object_classify 資料夾中。

import os
import numpy as np
import cv2
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 定義資料路徑和類別
file = '/home/jetson/Desktop/Project/Object_classify'
categories = ['Py_board', 'Raspberry_pi', 'Jetson_nano']

# 初始化資料列表
data = []
features = []
labels = []

# 遍歷每個類別和圖片
for category in categories:
    path = os.path.join(file, category)
    label = categories.index(category)
    for img in os.listdir(path):
        image_path = os.path.join(path, img)
        try:
            # 讀取圖片並重塑為 100x100 大小
            image_shape = cv2.imread(image_path, 0)
            image_shape = cv2.resize(image_shape, (100, 100))
            image = np.array(image_shape).flatten()
            data.append([image, label])
        except Exception as e:
            pass

特徵提取和標籤分配

接下來，我們需要提取特徵和分配標籤。

# 分離特徵和標籤
for feature, label in data:
    features.append(feature)
    labels.append(label)

訓練和測試

現在，我們可以將資料分割為訓練集和測試集，並訓練 KNN 模型。

# 分割資料為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 訓練 KNN 模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 測試模型
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

內容解密：

在上述程式碼中，我們使用 train_test_split 函式分割資料為訓練集和測試集。然後，我們訓練 KNN 模型使用 KNeighborsClassifier 類別，並使用 fit 方法訓練模型。最後，我們使用 predict 方法預測測試集的標籤，並計算模型的準確度。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[資料準備] --> B[特徵提取和標籤分配]
    B --> C[訓練和測試]
    C --> D[模型評估]

在這個圖表中，我們展示了資料準備、特徵提取和標籤分配、訓練和測試、模型評估的流程。這個圖表幫助我們瞭解物體分類使用機器學習的整個過程。

物體分類使用機器學習

在物聯網（IoT）中，物體分類是一項重要的任務，尤其是在智慧家居、智慧城市等應用場景中。這裡，我們將使用機器學習（ML）技術實作物體分類。

資料預處理

首先，我們需要預處理資料。這包括將影像資料轉換為數值陣列，並將標籤資料轉換為數值陣列。

features = []
labels = []

# 將影像資料轉換為數值陣列
for image in images:
    features.append(image)

# 將標籤資料轉換為數值陣列
for label in labels:
    labels.append(label)

切分資料

接下來，我們需要將資料切分為訓練集和測試集。這裡，我們使用 train_test_split 函式將資料切分為 80% 的訓練集和 20% 的測試集。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.20)

訓練模型

現在，我們可以訓練模型了。這裡，我們使用 K-近鄰（KNN）分類器作為模型。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X_train, Y_train)

預測

接下來，我們可以使用模型進行預測。

Y_pred = model.predict(X_test)

評估模型

最後，我們需要評估模型的表現。這裡，我們使用準確率作為評估指標。

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(Y_test, Y_pred)

儲存模型

如果我們想要儲存模型以便於未來使用，我們可以使用 pickle 函式將模型儲存為檔案。

import pickle

with open('model_obj.sav', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

主程式

現在，我們可以撰寫主程式了。這裡，我們使用 main.py 作為主程式。

import os
import numpy as np
import cv2
import pickle
from sklearn.model_selection import train_test_split
from twilio.rest import Client
import paho.mqtt.client as mqtt

def predict():
    # 載入模型
    with open('model_obj.sav', 'rb') as f:
        model = pickle.load(f)

    # 預測
    Y_pred = model.predict(X_test)

    # 送出預測結果
    client = Client('twilio_account_sid', 'twilio_auth_token')
    message = client.messages.create(
        body='物體分類結果：' + str(Y_pred),
        from_='twilio_phone_number',
        to='user_phone_number'
    )

    print('預測結果已送出')

MQTT 通訊

如果我們想要使用 MQTT 通訊協定接收影像資料，我們可以使用 paho.mqtt.client 函式庫。

import paho.mqtt.client as mqtt

def on_connect(client, userdata, flags, rc):
    print('連線到 MQTT 伺服器')

def on_message(client, userdata, message):
    # 接收影像資料
    image = message.payload

    # 預測
    Y_pred = model.predict(image)

    # 送出預測結果
    client = Client('twilio_account_sid', 'twilio_auth_token')
    message = client.messages.create(
        body='物體分類結果：' + str(Y_pred),
        from_='twilio_phone_number',
        to='user_phone_number'
    )

    print('預測結果已送出')

client = mqtt.Client()
client.on_connect = on_connect
client.on_message = on_message
client.connect('mqtt_broker_url', 1883)
client.subscribe('topic_name')
client.loop_forever()

物體分類系統的實作

系統概述

本系統使用 OpenCV 和 Scikit-learn 等庫來實作物體分類。系統會從指定目錄中讀取影像，將其縮放到統一大小，然後使用預先訓練好的模型進行分類。

程式碼實作

import os
import cv2
import numpy as np
import pickle

# 定義影像路徑和模型路徑
path = '/home/jetson/Desktop/Project/Object_classify/Test'
model_path = 'model_obj.sav'

# 載入模型
with open(model_path, 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

# 遍歷影像目錄
for img in os.listdir(path):
    img_path = os.path.join(path, img)
    
    # 讀取影像並縮放到統一大小
    image = cv2.imread(img_path, 0)
    image = cv2.resize(image, (100, 100))
    
    # 將影像轉換為一維陣列
    image = np.array(image).flatten()
    image = image.reshape(1, -1)
    
    # 使用模型進行分類
    result = model.predict(image)
    
    # 根據分類結果進行處理
    if result == [0]:
        print('預測結果：Py Board')
        # t_message = t_client.messages.create(body='預測結果：Py Board',
        #                                      from_='whatsapp:+14155238886',
        #                                      to='whatsapp:+91XXXXXXXXXX')
    elif result == [1]:
        print('預測結果：Raspberry Pi')
        # t_message = t_client.messages.create(body='預測結果：Raspberry Pi',
        #                                      from_='whatsapp:+14155238886',
        #                                      to='whatsapp:+91XXXXXXXXXX')
    elif result == [2]:
        # ...

內容解密：

上述程式碼實作了物體分類系統的核心功能。首先，系統會載入預先訓練好的模型，然後遍歷指定目錄中的影像。對於每個影像，系統會將其縮放到統一大小，轉換為一維陣列，然後使用模型進行分類。根據分類結果，系統會進行相應的處理。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[影像讀取] --> B[影像縮放]
    B --> C[影像轉換]
    C --> D[模型分類]
    D --> E[結果處理]

圖表翻譯：

上述圖表描述了物體分類系統的工作流程。首先，系統會讀取影像，然後將其縮放到統一大小。接下來，系統會將影像轉換為一維陣列，然後使用模型進行分類。根據分類結果，系統會進行相應的處理。

物聯網中使用Jetson Nano的機器學習

在物聯網（IoT）領域中，機器學習（ML）是一項重要的技術，能夠讓裝置更加智慧化。NVIDIA的Jetson Nano是一款小型、低功耗的計算機板，非常適合用於IoT應用中。以下將介紹如何使用Jetson Nano實作機器學習。

Jetson Nano的優點

Jetson Nano具有多個優點，包括：

小型化設計：Jetson Nano的尺寸非常小巧，易於整合到各種IoT裝置中。
低功耗：Jetson Nano的功耗非常低，能夠長時間執行而不會過熱。
強大的計算能力：Jetson Nano具有強大的計算能力，能夠快速地執行機器學習演算法。

使用Jetson Nano實作機器學習

要使用Jetson Nano實作機器學習，需要進行以下步驟：

安裝Jetson Nano：首先，需要安裝Jetson Nano的作業系統和相關軟體。
準備資料：接下來，需要準備好要使用的資料，例如影像、音訊等。
訓練模型：然後，需要使用Jetson Nano訓練機器學習模型，例如使用TensorFlow或PyTorch等框架。
部署模型：訓練好模型後，需要將其部署到Jetson Nano上，以便進行預測。

使用MQTT進行通訊

在IoT應用中，MQTT是一種常用的通訊協議。以下是使用MQTT進行通訊的範例：

import paho.mqtt.client as mqtt

def on_connect(client, userdata, flags, rc):
    print('Connected with result code {0}'.format(rc))
    client.subscribe('glucose')

def on_message(client, userdata, msg):
    print(msg)
    print("Message received-> " + msg.topic + " " + str(msg.payload))
    f = open('test/'+'Test_image.jpg', "wb")
    f.write(msg.payload)
    f.close()
    print("Image received and saved!")
    predict()

client = mqtt.Client()
client.on_connect = on_connect
client.on_message = on_message
client.loop_forever()

預測結果

預測結果可以使用WhatsApp等平臺進行傳送。以下是使用WhatsApp傳送預測結果的範例：

print('Prediction is : Jetson Nano')
t_message = t_client.messages.create(
    body='Prediction is Jetson Nano',
    from_='whatsapp:+14155238886',
    to='whatsapp:+91XXXXXXXXXX'
)
print("message sent")

預測未知血糖濃度使用邊緣計算的機器學習

在現代醫學中，血糖監測是一個非常重要的方面，尤其是對於糖尿病患者。傳統的血糖監測方法需要透過抽血來取得血樣，這不僅會給患者帶來痛苦，還可能導致感染。因此，非侵入性的血糖監測方法成為了一個熱門的研究領域。

本文介紹了一種使用邊緣計算的機器學習方法來預測未知血糖濃度。邊緣計算是一種分散式計算框架，將資料處理放在距離資料來源 càng近的地方，以減少延遲和提高效率。在這個應用中，Jetson Nano 單板計算機作為邊緣節點，部署了多層感知器（MLP）模型來準確預測血糖濃度。

從技術架構視角來看，本文探討的根據 Jetson Nano 和機器學習的物體分類系統，展現了邊緣計算在物聯網應用中的巨大潛力。透過 KNN 演算法訓練模型，系統實作了令人印象深刻的分類準確度。然而，模型的泛化能力和在複雜場景下的表現仍需進一步驗證。目前系統僅針對特定類別物體進行分類，擴充套件到更多種類物體的識別將是未來研究的重點。此外，系統的效能也受限於 Jetson Nano 的運算能力，對於需要更高即時性的應用場景，可能需要探索更強大的硬體平臺或模型最佳化策略。展望未來，隨著邊緣運算技術的持續發展，結合更精密的感測器和更先進的機器學習演算法，預期此類物體分類系統將在智慧家居、智慧城市等領域扮演更關鍵的角色。對於追求高效能和低延遲的物聯網應用，持續最佳化模型架構和探索輕量級機器學習演算法將是重要的發展方向。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。