Un vistazo al Neural Compute Stick de Movidius/Intel

Recientemente Intel Corporation adquirió la empresa Movidius para adentrarse de lleno en el mundo de la así llamada inteligencia artificial.

Luego de esto sacaron al mercado el Neural Compute Stick (NCS); un “stick” USB capaz de realizar grandes cantidades de ciclos computacionales de inteligencia artificial con un bajo consumo de electricidad, liberando al procesador principal de dichas tareas y brindando la capacidad de realizar análisis de inteligencia artificial de tipo TensorflowCaffe sin necesidad de intercambiar datos con la nube.

En esta entrega vamos a darle un pequeño vistazo a este dispositivo, haciendo un poco de reconocimiento de imágenes “in situ” usando un modesto Raspberry PI 3 conectado a un Movidius NCS. Continuar leyendo “Un vistazo al Neural Compute Stick de Movidius/Intel”

Visión Computarizada: Contando Gente con OpenCV, ROS, UP Board y una cámara Real Sense

En artículos anteriores hemos tocado el tema del kit de robótica de Intel con RealSense y UPBoard.

Como seguimiento a las instrucciones de inicio del Up Board les compartimos acá algunos comandos de ROS / LINUX para hacer uso de algunos de los ejemplos para aplicaciones de visión computarizada.


PASO 1 – Paquete OpenCV Apps

El primer paso sería la instalación de un paquete de ROS denominado “opencv_apps” mediante el siguiente procedimiento:

cd /opt
sudo apt-get install ros-kinetic-opencv-apps

PASO 2  – Ejemplo de la aplicación de detección de personas

El paquete OpenCV Apps de ROS contiene archivos de lanzamiento (.launch files) con ejemplos muy concretos sobre aplicaciones de visión computarizada.

Mediante el siguiente comando de ROS, la consola de LINUX se ubica en la ubicación del paquete OpenCV Apps:

roscd opencv_apps

Una vez en este directorio, echaremos un vistazo a la lista de archivos de lanzamiento:

cd launch
ls

El comando ls anterior lista en la consola todos los archivos .launch.

Uno de estos archivos es el denominado “people_detect.launch” el cual contiene las definiciones de ROS (en formato XML) que definen cómo tomar imágenes de una fuente (una cámara por ejemplo) y aplicar los métodos de detección de personas de OpenCV.

Para que este archivo funcione con las cámaras Real Sense, será necesario modificar este archivo “people_detect.launch” de la siguiente manera:

(!) Nota: Este procedimiento será necesario solamente una vez para una misma versión del paquete de ROS OpenCV Apps. Solo será necesario ejecutarlo nuevamente si se actualiza la versión del paquete de ROS OpenCV Apps.

Ejecute el comando gedit para editar el archivo:

sudo gedit people_detect.launch

Ubique las siguientes líneas en el archivo ver (estado inicial) y cámbielas para que luzcan como se especifica en (estado editado)

(estado inicial)

<arg name="image" default="image" doc="The image topic. Should be remapped to the name of the real image topic." />

<arg name="debug_view" default="true" doc="Specify whether the node displays a window to show edge image" />

(estado editado)

<arg name="image" default="camera/color/image_raw" doc="The image topic. Should be remapped to the name of the real image topic." /> 

<arg name="debug_view" default="false" doc="Specify whether the node displays a window to show edge image" />

PASO 3 –  Ejecución del ejemplo ROS para detección de personas

Ejecute los siguientes comandos de consola de manera individual, preferiblemente en una pestaña nueva de terminal (SHIFT CTRL  T)

1. Iniciar el nodo maestro de ROS

roscore &

2. Ubicarse en el directorio de ROS referente a la cámara Real Sense

roscd realsense_camera/

3. Lanzar (ejecutar) el procesador ROS de la cámara Real Sense

* Para una R200 use el siguiente comando: roslaunch realsense_camera r200_nodelet_default.launch &

* Para una SR300 use el siguiente comando: roslaunch realsense_camera sr300_nodelet_default.launch &

4. Ejecutar el procesador ROS para el proceso de detección de personas

roslaunch opencv_apps people_detect.launch

5. Carguemos ahora el visor de imágenes de ROS

rqt_image_view

* Este comando abre una ventana que tiene una caja de selección donde podemos elegir el canal que queremos visualizar.

 

El Tiny Tile con tecnología Intel

Hoy quiero presentarles nuestra primera impresión del TinyTILE de Element14. Se trata de una versión miniatura de la famosa placa Arduino/Genuino 101 (https://costaricamakers.com/?p=580), mide aproximadamente 35x26mm y de igual manera está basada en Intel Curie y es compatible con el software de Arduino. El TinyTILE tiene un costo de $39.00 al momento de escribir este tutorial y lo pueden conseguir en: la tienda de Element14

El tinyTILE posee 32bits, con una SRAM de 80kB y una memoria flash de 384kB, tiene instalado un sensor DSP (Procesador Digital de Señales ) de baja potencia, además de la opción BLE para el bluetooth, tiene los sensores del acelerómetro y giroscopio con 6 grados de libertad, posee un botón de “master reset” y un led que indica el estado de la alimentación (on\off), con una salida de voltaje de 3.3V.

Acá les dejo una guía muy sencilla de como iniciar y aprender más acerca del TinyTILE:

  1. Es importante tener instalado el software con el cual queremos empezar a experimentar con el tinyTILE, puede ser el muy conocido ARDUINO IDE (https://www.arduino.cc/en/Main/Software) o Intel Curie Open Developer Kit (https://software.intel.com/en-us/node/674972#). En este caso para el tutorial usaremos el software de Arduino.
  2. Hay que instalar las bibliotecas de Intel Curie y seleccionar la placa que es de tipo Arduino/Genuino 101

101

Nota: Es importante revisar que en el Administrador de Dispositivos, tenga el puerto correcto y haya detectado la placa utilizada.

101 error

 

devicemanager

EJERCICIOS:

En este caso se pueden utilizar los mismos ejercicios de práctica realizados por Jose Núñez en el blog de aprendizaje Arduino 101 (https://costaricamakers.com/?p=580 ) los ejercicios funcionan a la perfección con el TinyTILE de Intel.

En el caso que ya hayan realizado los ejercicios y quieran probar con algo diferente, pueden intentar con estos recursos adicionales:

TinyTILE – Getting Started Guide: https://www.element14.com/community/servlet/JiveServlet/previewBody/84364-102-1-362023/tinytile-GettingStartedGuide.pdf

TinyTILE – Pin Mapping: https://www.element14.com/community/servlet/JiveServlet/previewBody/84365-102-1-362024/tinytile-Pin-Mapping.pdf