1 项目需求
利用ESP32S3进行串口拍照，把要识别物体拍好，并进行训练。
利用EDG训练出模型，把每个物体定义好标签。
利用摄像头配合图像识别AI功能，识别出垃圾桶和葫芦并显示到串口上。
ESP32-S3功能介绍：
- 处理器架构：xiao ESP32-S3 基于 Xtensa LX7 处理器架构，拥有双核处理器，可提供高性能的计算能力。
- 通信功能：该模块集成了 Wi-Fi 和蓝牙功能，支持多种无线通信协议，使其适用于各种物联网应用。
- 丰富的外设接口：xiao ESP32-S3 提供了丰富的外设接口，包括 GPIO、SPI、I2C、UART 等接口，方便连接各种外部设备。
- 低功耗设计：该模块在设计上注重低功耗特性，可在电池供电情况下实现长时间运行。
- 开发框架：Espressif Systems 提供了 ESP-IDF 开发框架，支持开发人员快速开发应用程序，并充分发挥 xiao ESP32-S3 的功能和性能。
2 项目背景
随着科技的日益发展，智能家居已经不是遥不可及的梦想。我们渴望创造一个不仅能让家人更舒适、安全和便捷的家居环境，同时也能让我们的宠物伙伴享受到同等的来自科技的关爱与舒适。
1 项目需求开发一个创新的智能家居方案，通过使用XIAO ESP32S3 Sense开发板结合其他技术栈，为助力宠物在数字化的今天更好的安家乐居提供一套完整的方案。我们特别鼓励创意性、实用性和技术实施性的设计，包括识别宠物的行为模式，关注并优化宠物的日常习惯等，让你的宠物可以更舒适的居住。
2 使用技术栈：微控制器：XIAO以及其它开源硬件如Arduino、ESP32等；智能家居系统：Home Assistant；嵌入式TinyML AI工具：AI Studio；云平台：Edge Impulse；
3 实现思路使用arduino控制XIAO ESP32S3 Sense当在串口监视器中输入capture 命令并回车后，开始进入拍照模式了，提前将摄像头对准准备好的物品；将采样得到的照片进行分类，不清晰的照片就行删除；使用Edge Impulse平台进行对采取照片进行构建、部署和运行机器学习模型。构建用于嵌入式系统的机器学习模型，Edge Impulse 提供了从数据收集、数据预处理、模型训练到模型部署的完整工作流程；使用AI Studio平台训练模型运行指令安装python第三方库文件，进行训练模型导出相应训练结果代码；将代码应用于arduion软件中验证运行打开串口监视器，进行物体识别验证。
3 完成的功能及达到的性能
3.1 模型训练数据采集：使用 Edge Impulse 提供的工具或者自己的设备，采集并上传数据集。确保数据集的质量和多样性，这对模型的训练效果至关重要。
3.2 数据预处理：在 Edge Impulse 中进行数据预处理，包括数据增强、标签定义等操作，以提高模型的泛化能力和准确率。
3.3 模型部署：完成模型训练后，在 AI Studio 中进行模型部署。选择适合的目标平台（例如 ESP32-S3），并生成相应的部署代码和模型文件。
3.4 部署到 ESP32-S3：将生成的部署代码和模型文件下载到本地，导入到arduino。根据 ESP32-S3 的硬件特性和需求，进行适当的优化和调整。
3.5 硬件介绍强大的MCU板：采用ESP32S3 32位双核Xtensa处理器芯片，运行频率高达240 MHz，安装多个开发端口，支持Arduino/MicroPython高级功能：可拆卸的OV2640相机传感器，分辨率为1600*1200，与OV5640相机传感器兼容，内置额外的数字麦克风精心设计的电源：锂电池充电管理功能，提供4种功耗模式，可实现低至14μA的深度睡眠模式拥有更多可能性的美好记忆：提供8MB PSRAM和8MB FLASH，支持用于外部32GB FAT内存的SD卡插槽出色的射频性能：支持2.4GHz Wi-Fi和BLE双无线通信，连接U.FL天线时支持100m+远程通信拇指大小的紧凑型设计：21x17.5mm，采用XIAO的
经典外形，适用于可穿戴设备等空间有限的项目来自SenseCraft Al的预训练 Al 模型，无需代码即可部署
3.6 硬件框图
4 遇到的问题
一、项目需要打开闪存，没有打开会有一下问题
- 程序无法永久保存：程序将无法在Arduino上永久保存，每次重新启动Arduino都需要重新上传程序。
- 无法独立运行：Arduino将无法独立运行，因为没有存储程序的能力。必须保持与计算机连接以继续运行程序。
- 无法脱机操作：如果Arduino需要在没有计算机连接的情况下运行，没有打开闪存将导致无法实现。
5 未来的计划建议
该项目已经成功实现了物体识别的功能，并达到了预期指标。然而通过更新代码添加外设，还有许多可以提升与扩展的地方：添加外设：考虑添加一些外设，比如摄像头模块、LCD 屏幕或者其他传感器，以扩展项目的功能和应用场景。摄像头模块可以用于实时捕获图像进行物体识别，LCD 屏幕可以用于显示识别结果或者交互界面。优化模型：对已有的物体识别模型进行优化，可以尝试使用更复杂的神经网络结构、调整模型的超参数或者进行模型压缩，以提高识别准确率和速度。在 Edge Impulse 或者 AI Studio 中进行模型的重新训练和调整。实时物体识别：如果你添加了摄像头模块，可以尝试实现实时物体识别功能。这需要处理摄像头捕获的图像流，并在边缘设备上运行物体识别模型。
john
tinySDR淘坏菌