Partie 1. Construction matérielle du capteur bioacoustique autonome ThinkBioT : 13 étapes

2024 Auteur: John Day | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-30 09:07

ThinkBioT vise à fournir un cadre logiciel et matériel, conçu comme une épine dorsale technologique pour soutenir des recherches ultérieures, en gérant les détails des tâches de collecte de données, de prétraitement, de transmission de données et de visualisation permettant aux chercheurs de se concentrer sur leurs activités respectives de classification et de collecte de métriques bioacoustiques..

Ce prototype est toujours en développement et je recommanderais donc d'attendre que tous les didacticiels de la série ThinkBioT soient terminés.:) Pour des nouvelles à jour, gardez un œil sur le ThinkBioT Github à l'adresse

Étape 1: Collecter les composants

Rassemblez les composants répertoriés dans le fichier de nomenclature (ci-joint). Les composants électroniques de base sont répertoriés avec leurs noms de marque respectifs et ne sont pas interchangeables, le reste, y compris le boîtier, peut être remplacé par les équivalents génériques.

Étape 2: Collectez les outils requis

Pour réaliser ce prototype, assurez-vous d'avoir au moins les outils suivants:

• Perceuse électrique avec scie cloche de 24 mm et grand jeu d'embouts en plastique approprié
• Tournevis cruciforme n°1
• Pince coupante (ou ciseaux pointus)
• Petites pinces (à bec effilé ou standard)
• Lunettes de protection

Remarque: les pinces sont facultatives et ne sont nécessaires que pour les utilisateurs qui trouvent les petits composants difficiles à manipuler

Étape 3: préparer le boîtier

Porter des lunettes de sécurité, percer des trous pour les connecteurs dans le boîtier.

Vous aurez besoin de 3 trous

1. Connecteur USB étanche pour montage sur panneau - utilisez une scie cloche ou un foret pas à pas.
2. Boîtier de microphone - utilisez un grand foret
3. Connecteur de passage SMA (M-M)

Si vous utilisez le boîtier Evolution 3525, nous vous recommandons de percer le panneau plat du côté opposé du boîtier. Cependant, cela dépend vraiment de la façon dont vous avez l'intention de monter l'unité, assurez-vous simplement que les connecteurs sont sous l'unité pour protéger de la pluie directe.

Une fois percé, vous pouvez insérer le microphone dans le support et connecter le câble de raccordement SMA et le câble de raccordement USB (fournis avec Voltaic V44).

Étape 4: Installez Stretch sur le Raspberry Pi 3

Avant d'être monté dans le prototype, le Raspberry Pi 3 doit être configuré et avoir un système d'exploitation installé. Dans les ordinateurs monocarte Raspberry Pi, le système d'exploitation est stocké sur une carte SD amovible.

J'ai utilisé un Samsung Micro SD EVO+ 128 Go.

Pour installer Stretch sur votre carte SD;

1. Téléchargez Raspbian Stretch depuis Raspbian Stretch. Remarque: ThinkBioT utilise Stretch car les modèles Coral Edgetpu ne sont actuellement testés que jusqu'à la version 1.13.0 de TensorFlow, qui n'a pas été testée sur Debian Buster.
2. Assurez-vous que votre carte SD est formatée en Fat32 selon ce guide.
3. Suivez l'un des didacticiels ci-dessous (selon votre type de système d'exploitation) pour écrire l'image Stretch sur votre carte SD. Windows, Mac OS ou Linux
4. En option, connectez votre port HMDI Raspberry à un écran à ce stade.
5. Insérez votre carte SD dans la fente du raspberry Pi et connectez-la à l'alimentation. Au départ, nous vous recommandons d'utiliser un bloc d'alimentation Raspberry officiel pour vous assurer qu'aucun avertissement de sous-alimentation ne se produit lors de l'installation du logiciel.

Veuillez noter: j'ai sélectionné la version complète de Stretch) par opposition à la version 'Lite' car la connexion sans fil initiale est plus facile à configurer avec une interface graphique. Les fonctionnalités supplémentaires sont désactivées par les scripts ThinkBiot lorsque l'appareil est en mode terrain, de sorte que l'interface graphique ne nécessitera pas une plus grande consommation d'énergie sur le terrain.

Étape 5: Connectez-vous à votre réseau WIFI local via SSH

Pour configurer le prototype, vous devrez pouvoir vous connecter au Raspberry Pi pour échanger des commandes et afficher les données de configuration. Au départ, vous trouverez peut-être plus facile d'utiliser l'interface graphique du bureau jusqu'à ce que votre SSH soit connecté. Nous vous recommandons, après la configuration initiale, de vous connecter via un terminal SSH directement à la ligne de commande, comme indiqué à la fin du didacticiel.

1. Suivez le tutoriel ici pour vous connecter à notre Raspberry Pi
2. Il est également recommandé d'installer Winscp si vous êtes un utilisateur de Windows, car il est très

Remarques: En fonction de la fiabilité de votre Wifi, nous avons jugé nécessaire de vous connecter via nos points d'accès pour téléphones mobiles. Cette configuration vous permettra également de communiquer avec votre unité sur le terrain où aucun WiFi externe n'est présent. Mais il faut veiller à ne pas dépasser vos limites de données !

Étape 6: Installez Witty Pi 2

La carte witty Pi est utilisée pour conserver l'heure du système lorsque votre Raspberry Pi est sous tension et pour l'allumer et l'éteindre pendant le cycle de fonctionnement ThinkBioT.

1. Tout d'abord, ouvrez un terminal via votre connexion SSH ou localement via l'option Desktop. Pour plus d'informations sur l'ouverture et l'utilisation de la session de terminal, veuillez cliquer ici.
2. Suivez la configuration dans la documentation pleine d'esprit Pi.
3. Remarque: lorsqu'on lui demande « Supprimer le package fake-hwclock et désactiver le démon ntpd ? (recommandé) [y/n] », répondez y. Lorsqu'on lui demande "Voulez-vous installer Qt 5 pour l'exécution de l'interface graphique ? [o/n] ", répondez n
4. Une fois le firmware installé, retirez le Raspberry Pi de la source d'alimentation et montez la carte sur le Raspberry Pi sans utiliser encore les vis.
5. Rebranchez le Raspberry Pi et, en suivant les instructions de la documentation Wittty Pi, synchronisez l'heure et éteignez le Raspberry Pi. Pour arrêter et démarrer, vous pouvez simplement appuyer sur le bouton intelligent Pi à partir de maintenant.

Étape 7: Montez les composants du système dans le boîtier de support interne

J'ai utilisé un boîtier acrylique Raspberry Pi peu coûteux pour monter les composants de notre système de base, vous pouvez modifier l'ordre et le style de montage. J'ai utilisé des poteaux de montage de 2,5 M entre chaque couche pour permettre la circulation de l'air et j'ai utilisé les trous internes pour monter les composants.

1. Montage du raspberry Pi (et du Witty Pi attaché): à l'aide des vis et des supports fournis avec le Witty Pi, fixez-le sur l'une des plaques de base
2. Montage du Google Coral: à l'aide des 2 supports de serre-câbles adhésifs, fixez le corail à la plaque de base à l'aide de serre-câbles selon les images ci-dessus.
3. Montage du RockBlock: utilisez avec précaution une tige de montage dans le trou de montage de la carte de circuit imprimé et un trou dans la plaque de base, puis ajoutez un support d'attache de câble adhésif sous l'unité et une attache de câble pour empêcher l'unité de se déplacer. NE PAS trop serrer le serre-câble car vous pourriez endommager le Rockblock. Assurez-vous de choisir un poteau de montage d'une hauteur similaire au Rockblock reposant sur le support d'attache de câble.
4. Nous vous recommandons de brancher le câble RockBlock à ce stade car cela peut être gênant une fois l'unité montée.
5. Coupez soigneusement toute longueur d'attache de câble en excès avec vos pinces coupantes latérales tout en portant vos lunettes de sécurité.
6. Connectez les couches individuelles du boîtier avec les poteaux de montage, vous aurez peut-être besoin de pinces à ce stade en fonction de la taille de vos mains.
7. Appliquez le crochet adhésif au niveau de la base du boîtier de composants maintenant complet.
8. Ne branchez PAS le RockBlock et le Google Coral à ce stade.

Étape 8: Installez TensorFlow Lite

1. Ouvrez une nouvelle fenêtre de terminal, soit sur le bureau Raspberry Pi, soit via une connexion SSH et entrez les commandes suivantes ligne par ligne pour vous assurer que votre installation Stretch est à jour. La première ligne collecte les mises à jour, la deuxième ligne installe les mises à jour et la troisième redémarre le raspberry Pi pour redémarrer à neuf avec les nouveaux fichiers.

sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade sudo reboot

2. Maintenant, pour installer TensorFlow Lite 1.13.0, entrez les commandes suivantes ligne par ligne. Ce qui se passe dans cet extrait de code, c'est que les conditions requises pour TensorFlow Lite sont installées, puis toutes les versions précédentes sont désinstallées si elles existent (pour éviter les conflits) et un binaire précompilé de TensorFlow Lite est téléchargé à partir de mon référentiel et installé.

VEUILLEZ NOTER: Comme certains d'entre eux sont des fichiers assez volumineux, l'installation peut prendre un certain temps et nécessite une connexion Internet stable et une bonne alimentation électrique. J'ai découvert que ma connexion haut débit australienne provoquait des erreurs dans le processus, j'ai donc dû utiliser une connexion 4G via mon point d'accès mobile qui fonctionnait parfaitement.

sudo apt-get install -y libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-devsudo pip3 install keras_applications==1.0.7 --no-deps sudo pip3 install keras_preprocessing==1.0.9 --no-deps sudo pip3 install h5py= =2.9.0 sudo apt-get install -y openmpi-bin libopenmpi-dev sudo apt-get install -y libatlas-base-dev pip3 install -U --user six wheel mock sudo pip3 désinstaller tensorflow wget https://github. com/mefitzgerald/Tensorflow-bin/raw/master/tensorflow-1.13.1-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl sudo pip3 installer tensorflow-1.13.1-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl

3. Testez votre installation avec le script suivant ci-dessous, tapez simplement python3 (dans le terminal) pour lancer une invite python (indiquée par le >>>). Ensuite, vous importez TensorFlow (pour pouvoir utiliser ses méthodes) et utilisez la méthode de version dans laquelle il renvoie le numéro de version si votre installation a réussi, vous utilisez ensuite exit() pour fermer l'invite python.

python3

>> importer tensorflow >>> tensorflow._version_ 1.13.0 >>> exit()

Étape 9: Installez le TPU Google Coral Edge

Le corail Google sera utilisé pour l'inférence lors des tâches de classification et doit être configuré avec son propre firmware. Semblable à la configuration Tensorflow, cela nécessite un environnement de téléchargement stable, donc répliquez votre connexion réseau à partir de l'étape précédente.

1. Ne branchez pas encore l'usb Google Coral, ouvrez un terminal (soit localement sur le bureau raspberry Pi soit via SSH).
2. Suivez le didacticiel sur https://coral.withgoogle.com/docs/accelerator/get-started/#set-up-on-linux-or-raspberry-pi pour installer et tester le micrologiciel Google Coral.

Étape 10: Installez ThinkBioT

1. Ouvrez une fenêtre de terminal soit localement sur votre bureau Raspberry Pi, soit via SSH.

2. Entrez la ligne de code suivante pour télécharger le script d'installation ThinkBioT.

sudo wget -O installThinkBioT.sh

3. Entrez maintenant le code ci-dessous pour commencer l'installation.

sudo sh installThinkBioT.sh

4. Une fois l'installation terminée, veuillez entrer ce qui suit pour redémarrer votre Raspberry Pi en toute sécurité

redémarrage sudo

5. Maintenant, lorsque vous vous connectez au raspberry Pi, vous devriez avoir un nouveau fichier dans votre menu d'accueil, qui est votre base de données appelée tbt_database et 2 nouveaux répertoires, le répertoire ThinkBioT contenant tous les scripts ThinkBioT et le répertoire pyrockblock contenant la bibliothèque rockblock.

Étape 11: Terminer la construction

Nous en sommes maintenant à la phase d'achèvement du matériel, la disposition physique réelle de votre appareil dépend de votre boîtier, mais vous trouverez ci-dessous un moyen simple de terminer le projet;

1. À l'aide de crochets et de boucles adhésifs, recouvrez la banque d'alimentation et la base de votre boîtier Raspberry Pi. Pour m'assurer qu'il s'aligne, j'ai trouvé qu'il était préférable d'adapter à la fois le crochet et la boucle à la surface (ainsi une couche adhésive est attachée à la batterie par exemple et les couches de crochet et de boucle se pressent les unes contre les autres avec la couche adhésive finale nue) puis presser le tout sur la surface interne du boîtier.
2. Vous devriez maintenant avoir à la fois le boîtier avec le raspberry pi, le RockBlock et le Google Coral et la banque d'alimentation attachée à l'intérieur de votre boîtier ThinkBioT. Maintenant, coupez simplement le crochet et la boucle et répétez l'action pour le SoundBlaster Play 3!.
3. Rangez les câbles, j'ai utilisé des supports de câbles adhésifs supplémentaires afin de pouvoir regrouper les câbles soigneusement avec des attaches de câble.
4. Ne branchez pas la batterie dans la prise de courant pleine d'esprit Pi.
5. Attachez soigneusement le câble SMA au connecteur SMA sur le rockblock.
6. Branchez le microphone primo dans le SoundBlaster Play 3 !
7. Vous pouvez également brancher le Rockblock sur Raspberry Pi, mais il est plus facile de le garder débranché jusqu'à ce que vous soyez familiarisé avec le fonctionnement du système.

Étape 12: imperméabilisez votre capteur bioacoustique

Selon l'endroit où vous avez l'intention d'utiliser votre appareil, vous aurez peut-être besoin d'une imperméabilisation.

J'avais l'habitude de sugru pour sceller autour des ports du boîtier et du connecteur du panneau solaire, comme illustré, mais vous pouvez trouver que le silicone ou le mastic/silicium de qualité marine fonctionnent tout aussi bien. J'ai choisi de la colle silicone moulable car je ne voulais pas qu'elle pénètre dans les joints et puisse potentiellement provoquer des circuits ouverts.

Étape 13: Utilisez votre capteur bioacoustique

Maintenant que vous avez terminé la construction de votre matériel, le logiciel et son utilisation sont couverts dans les didacticiels suivants;

Partie 2. Modèles Tensorflow Lite Edge pour ThinkBioT

www.instructables.com/id/ThinkBioT-Model-With-Google-AutoML/

Partie 3. Fonctionnement de ThinkBioT

à confirmer