Dispositivo de control y detección SensiML para proteger las tierras de cultivo de futuros brotes de insectos y enfermedades transmitidas por vectores debido al cambio climático.
Historia
Visión general:
El cambio climático, un tema muy debatido en la escuela secundaria, pero ¿realmente nos importa? Vemos a políticos, científicos, investigadores, filántropos, conservacionistas y casi todos culpándose unos a otros por cada catástrofe climática que ocurre hoy. La verdadera pregunta es ¿de qué cambio o cambio climático estamos hablando?
El cambio nunca es fácil para ninguna especie o forma de vida, pero ocurre para sobrevivir y evolucionar y este es el cambio que necesitamos para – el cambio podría ser en forma de leyes para reducir las emisiones de carbono, conservar la biodiversidad, tecnologías avanzadas que pueden superar a las tecnologías existentes en términos de energía más ecológica o renovación innovadora total de las formas tradicionales de todas las actividades humanas.
Según los científicos del suelo, a las tasas actuales de destrucción del suelo (es decir, descarbonización, erosión, desertificación, contaminación química), dentro de 50 años no solo sufriremos daños graves a la salud pública debido a un suministro de alimentos degradado cualitativamente caracterizado por una disminución de la nutrición y la pérdida de minerales traza importantes, pero literalmente ya no tendremos suficiente tierra arable para alimentarnos. Sin proteger y regenerar el suelo en nuestros 4 mil millones de acres de tierras de cultivo cultivadas, 8 mil millones de acres de pastizales y 10 mil millones de acres de tierras forestales, será imposible alimentar al mundo, mantener el calentamiento global por debajo de 2 grados Celsius o detener la pérdida. de la biodiversidad.
Nota importante: Este proyecto fue el resultado de una discusión con mis padres sobre la conservación del medio ambiente, especialmente el ahorro de cultivos alimentarios, los insectos beneficiosos y el apoyo a nuestros agricultores. Mi padre me hizo entender algo muy crítico: “Todos sabemos los cambios que están ocurriendo, todos podemos ver catástrofes climáticas y la pérdida de organismos vivos y sus hábitats, pero no hemos hecho mucho esfuerzo para salvarlos porque en las últimas décadas hemos solo se realizan sistemas de detección y alerta cuando el mundo necesita unos sistemas de autoactivación para controlar la situación”. Esas palabras fueron como Estrella del Norte para el desarrollo de mi proyecto. Además, este proyecto se inició el 20 de mayo, Día Mundial de las Abejas, con el objetivo de para proteger a los héroes anónimos de la naturaleza. Mi innovación y solución aquí es ‘adaptar y mitigar’ y no ‘detectar y olvidar’
Tres de cada cuatro cultivos en todo el mundo que producen frutas o semillas para su uso como alimento humano dependen, al menos en parte, de las abejas y otros polinizadores.
¿Qué es nuestro proyecto CliSensio?
CliSensio – Climate Sensing and Insect Infestation Control es un nuevo dispositivo adaptativo que ejecuta el reconocimiento de audio SensiML AutoML en el borde para reconocer vectores que propagan enfermedades, plagas hambrientas y especies amenazadoras. El firmware del dispositivo CliSensio se puede actualizar para la identificación de especies de mosquitos, plagas, identificación de roedores y respuestas de eliminación.
1. Infestaciones de insectos que convierten las tierras agrícolas en desiertos:
Un estudio revisado por pares que afirmó que la amenaza del aumento de las temperaturas y los patrones climáticos impredecibles se ha multiplicado enormemente. Para 2050, las sequías y las infestaciones de insectos podrían destruir el 26,2 por ciento del mayor exportador de té del mundo, las áreas de cultivo de té de Kenia. Un estudio de investigación concluyó que el cambio climático es más peligroso de lo que podemos imaginar, podría vaciar los ‘Tazones de cereales del mundo’ (el aumento de las temperaturas estimulará el apetito de los insectos y hará que algunos sean más propensos a reproducirse más rápidamente), lo que representa un peligro para alimentos básicos como el trigo. , maíz y arroz que alimentan a miles de millones de personas.
Miles de acres de cultivos podrían ser destruidos por las langostas y en un momento en que la economía mundial está luchando por recuperarse después de la crisis del COVID-19 en las naciones asiáticas.
Si bien el mundo aún se recupera de la pandemia del coronavirus, varios países, Brasil, Argentina, India, Pakistán y otras naciones de África Oriental se enfrentan a ataques de langostas que amenazan con desencadenar una crisis alimentaria en ellos.
“Cuando hace más calor, aumenta el metabolismo de las plagas”, dijo Scott Merrill, investigador de la Universidad de Vermont y coautor del estudio en la revista Science. Y cuando aumenta el metabolismo de las plagas, las plagas de insectos comen más alimentos, lo que no es bueno para los cultivos. En general, “se proyecta que las pérdidas de rendimiento global de estos granos aumenten entre un 10 y un 25 por ciento por grado de calentamiento global medio de la superficie”, dijo el informe. – http://13.235.153.162/world/global-warming-will-make-insects-hungrier-eating-up-key-crops-study-162721
- Francia puede perder alrededor del 9,4 por ciento de su maíz a causa de las plagas en un mundo 2 grados C más cálido, en comparación con alrededor del 6,6 por ciento de las pérdidas de rendimiento actuales debido a las plagas.
- En Europa, actualmente, la región productora de trigo más productiva del mundo, las pérdidas anuales de rendimiento inducidas por plagas podrían alcanzar los 16 millones de toneladas .
- Se pronostica que once países europeos verán un 75 por ciento o más de pérdidas de trigo a causa de las plagas, en comparación con el daño actual de las plagas.
- En los Estados Unidos, el mayor productor de maíz del mundo, las pérdidas de maíz inducidas por insectos podrían aumentar un 40 por ciento con las trayectorias actuales de calentamiento climático , lo que significa 20 toneladas menos de maíz por año.
- China, hogar de un tercio de la producción mundial de arroz, podría sufrir pérdidas de 27 millones de toneladas anuales.
La pandemia, la guerra, el cambio climático alimentan los temores del hambre mundial y la escasez de alimentos. El primer desafío es aceptar el problema. El segundo es aceptar la responsabilidad. El cambio climático no se parece a ningún desafío al que se haya enfrentado la humanidad porque, a diferencia de las pandemias y las guerras, aquí tenemos una advertencia. Tenemos tiempo para prepararnos para el desastre inminente, pero no lo estamos aprovechando exactamente. Estamos discutiendo y fanfarroneando, en lugar de actuar. Cuando los océanos suben, no hay solución. Cuando el aire se vuelve irrespirable, las máscaras no funcionan. – El mundo necesita unirse y encontrar soluciones a los problemas de desastres climáticos: http://13.235.153.162/world/climate-change-the-action-is-missing-despite-the-high-profile-summits-379354
2. La pérdida de aves de pastizales es otra crisis ecológica generalizada:
El creciente uso innecesario y competitivo de pesticidas e insecticidas que eliminan todos los insectos afecta a toda la cadena alimentaria de las aves. Además, los insectos se están volviendo resistentes a los productos químicos día a día, pero las aves que comen esos insectos apenas sobreviven para la reproducción. Usar muchos productos químicos para aumentar los rendimientos agrícolas, pero tendemos a olvidar que debido al uso excesivo de esos pesticidas, insecticidas y abonos inorgánicos, agentes de polinización cruzada, los artrópodos (el 90% de los organismos vivos que se encuentran en la tierra son insectos) no se sienten atraídos a esas plantas o mueren debido a una exposición excesiva a sustancias químicas y a la contaminación. Más de 2000 insectos polinizadores se han extinguido a estas alturas y solo quedan 500 por extinguirse si no se protegen – “Incluso si no hay enfermedades de insectos en las granjas, los agricultores rocían químicos inútilmente y también matan insectos útiles como las abejas y otras aves”.
Más del 90 por ciento de las pérdidas provienen de 12 especies, incluidos gorriones, currucas, mirlos y pinzones.
“Ahora vemos campos de maíz y otros cultivos hasta el horizonte, todo está higienizado y mecanizado, no queda espacio para las aves, la fauna y la naturaleza”. – Ken Rosenberg, ornitólogo de la Universidad de Cornell y coautor principal del artículo en Science, dijo a la AFP. El Observatorio Nacional de Biodiversidad estima una disminución del 30 por ciento en las aves de los pastizales entre 1989 y 2017. El número de aves en los Estados Unidos y Canadá ha disminuido en un asombroso 29 por ciento, o casi tres mil millones , desde 1970, informaron los científicos: https : //www.wionews.com/world/north-american-bird-population-fell-by-quarter-over-50-years-study-250699
3. Eliminar las especies amenazadoras para nuestros polinizadores (nuestro mejor amigo, las abejas):
Los insectos son polinizadores y expertos en el manejo de desechos, controlan a otros insectos, mantienen el suelo saludable y al mismo tiempo cumplen la función más importante: ser alimento para los que están en la parte superior de la cadena alimentaria. En ausencia de polinizadores, muchas especies de plantas desaparecerán.
Las flores pueden escuchar el zumbido de las abejas, y eso hace que su néctar sea más dulce
Claro, se puede argumentar que los humanos podrán recrear tales plantas en el laboratorio. Aproximadamente el 87 por ciento de las más de 300 000 especies de plantas necesitan polinizadores externos, ¿por dónde empezar? Los polinizadores son nuestra arma secreta en la lucha contra el calentamiento global.
Además, los científicos ahora están a la caza de avispones, con la esperanza de erradicar la especie antes de que acaben con las abejas estadounidenses. Según los científicos de la Universidad Estatal de Washington (WSU), “es un peligro para la salud y, lo que es más importante, los avispones sorprendentemente grandes son un depredador importante de las abejas”. Comenzarán a atrapar avispones asesinos de reinas esta primavera, con el objetivo de detectar y erradicar la especie.
Las poblaciones de abejas y otros polinizadores en Estados Unidos ya estaban bajo presión.
Estados Unidos ha estado luchando contra un virus mortal. Ahora es el país más afectado del mundo y ahora se prepara para luchar contra otro enemigo, excepto que este no es invisible. Al contrario, es enorme. Los avispones más grandes del mundo se han visto por primera vez en Estados Unidos.
4. Miles de millones en riesgo de contraer enfermedades transmitidas por mosquitos:
El cambio climático expondrá a la mitad de la población mundial a mosquitos que propagan enfermedades para el año 2050. Según un estudio de PLOS Neglected Tropical Diseases para fines de este siglo, casi toda la población mundial estaría expuesta a enfermedades transmitidas por mosquitos. Aedes aegypti y Aedes albopictus son dos especies de mosquitos que se sabe que portan y transmiten virus potencialmente mortales como el dengue, el chikungunya, el Zika y la fiebre amarilla. Estos insectos pueden prosperar en entornos urbanos, a menudo viajando junto a los humanos mientras enviamos mercancías y viajamos por el mundo.
Y, según el estudio, estos mosquitos tropicales están preparados para expandir sus áreas de distribución, exponiendo a mil millones de personas más a las enfermedades que portan en los próximos 50 años. Es importante tener en cuenta que este estudio se realiza a escala mundial, y los esfuerzos de manejo de mosquitos necesitarán información de país por país o incluso de ciudad por ciudad mientras se intenta combatir los virus. La detección de criaderos de mosquitos es más difícil, lo que es una de las razones de la población tan extendida de mosquitos.
Con un clima cambiante y un clima extremo como las inundaciones que se espera que sean más frecuentes e intensas, esto podría significar más brotes de enfermedades transmitidas por mosquitos como el dengue en los próximos años. Las nuevas especies de mosquitos supondrían una mayor carga para el sistema de salud pública. https://news.mongabay.com/2021/03/as-climate-change-brings-more-floods-mosquito-numbers-could-swell-study/
Soluciones actuales VS Soluciones CliSensio:
- Hasta ahora he investigado, la única solución potencial a largo plazo para el control de la infestación de insectos es desarrollar un modelo para predecir las áreas de reproducción que pueden haber pasado por alto en el monitoreo del suelo. conduce a otro ciclo de infestación. Queremos evitar eso. Queremos avisar a los gobiernos antes de que se produzca un repunte “. Hasta ahora, ha atraído una inversión de 35 millones de libras esterlinas por parte del Reino Unido como parte de su programa de servicios de información meteorológica y climática para África (60 millones de dólares pero, si se produce un repunte, el el costo se disparará a $ 500 millones) para pronosticar el movimiento de las langostas utilizando datos como la velocidad y dirección del viento, la temperatura y la humedad.
Los países privados de recursos ya han comenzado a desplegar aviones y drones para rociar insecticida sobre los enjambres y hacer frente a la situación. Pero averiguar la hora exacta y la ubicación de los enjambres sigue siendo un desafío para ellos. Necesitamos algo pequeño, factible y como primer orden de defensa para prevenir futuros brotes de langostas u otros insectos: – Nuestro dispositivo CliSensio está aquí para resolver este desafío.
2-3. Para salvar las aves de los pastizales y los organismos benéficos, la única solución es evitar el uso innecesario de insecticidas y pesticidas. Nuestro dispositivo CliSensio detendrá la competencia entre los agricultores por el uso de fertilizantes, pesticidas e insecticidas en exceso para impulsar la producción.Utilizando el análisis de audio correcto de la granja, el dispositivo ayudaría automáticamente y rociaría repelentes de insectos / plagas con una localización precisa en la granja sin sobredosis de productos químicos o desperdicios y así ahorrar dinero a los agricultores, esfuerzos y detener la degradación del medio ambiente.
La mayoría de los lugares donde se reproducen los mosquitos se encuentran en las casas y no en los sitios de construcción . Esto dificulta la tarea de detectar los criaderos porque, a diferencia de cuando se ingresa a los sitios de construcción, las autoridades no pueden ingresar a las casas con facilidad o con frecuencia para controlarlas. Necesitamos una solución que funcione a nivel del suelo de forma autónoma en todas partes, incluido el hogar . Nuestro dispositivo CliSensio tiene una función especial para combatir este problema a nivel comunitario y doméstico. Fuente: https://www.straitstimes.com/singapore/why-detecting-mosquito-breeding-spots-is-difficult
¡Vamos a construirlo!
Configuración de hardware:
El corazón del dispositivo es QuickFeather EOS3 https://www.quicklogic.com/products/soc/eos-s3-microcontroller/ Todos los algoritmos de IA de SensiML se realizarán en este dispositivo. Vea todas las imágenes a continuación, para la configuración del dispositivo.
¿Cómo se utiliza el atomizador líquido-químico en Clisensio?
El atomizador de líquido tiene dos componentes, un cabezal atomizador piezoeléctrico y un circuito impulsor. Se utiliza una mecha para suministrar el líquido químico a un cabezal atomizador piezoeléctrico dispuesto en el aparato de pulverización. En CliSensio, los dispositivos se utilizan para la pulverización de líquidos químicos para especies específicas, es decir, eliminación de insectos, retardo del crecimiento de insectos, repelente de insectos, desinfección basada en el reconocimiento de audio SensiML y modelos de extracción de funciones entrenados para detectar plagas e insectos dañinos.
Además, la presente innovación se refiere a un método para controlar organismos nocivos mediante la liberación de ingredientes activos que tienen las funciones de eliminar insectos, retardar el crecimiento de insectos y repeler insectos en el aire. Detener la reproducción de insectos y plagas dañinos en su período de crecimiento, salvar a los agricultores y las comunidades de cualquier peligro. El método reduciría enormemente la sobredosis de productos químicos utilizados en la agricultura tradicional o el control de insectos.effectively and economically
Configuración del firmware del dispositivo:
El firmware del dispositivo se basa en QORC-SDK, https://github.com/QuickLogic-Corp/qorc-sdk todas las instrucciones están bien documentadas aquí.
Clone este repositorio de QORC SDK usando el comando que se muestra y verifique si make y el compilador GCC están configurados correctamente o no (de lo contrario, siga los pasos en el enlace de github README.md del enlace anterior).
$ git clone –recursive https://github.com/QuickLogic-Corp/qorc-sdk
# run gcc -v and make -v to find gcc compiler toolchain and make utility
# versions on your system
$ gcc -v & make -v
Puede usar cualquier editor de código, se prefiere Eclipse C / C ++ IDE, pero también se pueden usar otros IDE (usé VS Code ya que es más fácil y un cuchillo suizo para mis proyectos).
Toda la extracción de datos y la capacitación se ha realizado utilizando SensiML Analytics Studio y el laboratorio de captura de datos SensiML: https://sensiml.com/products/ Actualmente, el laboratorio de captura de datos es solo para la plataforma Windows, esa es una desventaja para los usuarios de Linux y Mac, pero yo Lo gestioné ya que tengo ambos sistemas en mi mano (Windows y Linux por separado, no WSL). Nuestro dispositivo CliSensio puede ejecutar dos firmware diferentes :
- Detección y control de especies de mosquitos 2. Detección y control de plagas
- Detección y control de especies de mosquitos
- Recopilación de datos: dado que estamos usando el micrófono como la única fuente de datos para nuestro CliSensio (había planeado traer audio y datos de sensores al proyecto, pero actualmente los sensores o los modelos de audio ML son compatibles a la vez, no ambos juntos. ) El conjunto de datos de audio ya se recopiló, este proyecto se inspira en otros proyectos que hice en el pasado para resolver problemas de plagas e insectos. Todos los datos de audio utilizados se cargan en esta página de github : https://github.com/vilaksh01/CliSens.io/tree/main/CliSensioMosquito-audio_data Sin embargo, le recomiendo que lo grabe a través de su propio dispositivo a través del laboratorio de captura de datos SensiML para lograr una mayor precisión, ya que esos archivos de audio no se graban en la misma arquitectura de micrófono y tasa de bits.
- Segmentación de datos: esto se realizó a través del laboratorio de captura de datos después del paso de recopilación de datos. Recomiendo usar Audacity para verificar el espectrograma de los datos de audio antes de proceder a la segmentación, brinda un análisis claro sobre el ruido a los datos valiosos en el archivo de audio.
De 1/4 • segmentación de los datos de audio Aedes Aegypti, 55 segmentos
- Modelo de entrenamiento y ahorro: inicie sesión en su nube de SensiML o Data Analytics Studio para verificar nuestros datos de SensiML y continuar con los pasos de entrenamiento. Capacitamos en dos tuberías para hacer que el modelo sea más eficiente y preciso. Pipeline 1 Revise cuidadosamente las imágenes a continuación para ver todos los pasos.
Distribución de segmentación para nuestros datos de audio
Piperline 1 se logró un 77% de presición
Canalizaciones para nuestro modelo: intenté probar dos canalizaciones para la detección de razas de mosquitos con diferentes métricas de optimización y extractores de características. Pipeline 1, son parámetros predeterminados con f1-score como métrica de optimización, mientras que Pipeline 2 tiene Sensibilidad como métrica de optimización y el parámetro de clasificador desconocido se permite con el conjunto de generadores de características personalizadas.
Ventaja de utilizar la sensibilidad como métrica de optimización (relación entre los positivos verdaderos y los positivos totales o reales en los datos). Importante cuando: La identificación de los positivos es crucial. Se usa cuando: La ocurrencia de falsos negativos es inaceptable / intolerable. Preferiría tener algunos falsos positivos adicionales (falsas alarmas) en lugar de guardar algunos falsos negativos. Por ejemplo, al predecir un incumplimiento financiero o una enfermedad mortal.
Pipeline 2 precisión alcanzada de 75%
Configuración de extractores de funciones
- Visualización del resumen del modelo: esta es una de las características más importantes y altamente gratificantes para los ingenieros de capacitación de ML (llegan a conocer mejor sus modelos). A continuación se muestra el resumen de la tubería 1 y la tubería 2.
Pipeline 2 Resumen
- Descargue el modelo: Este es el paso final para descargar el paquete de conocimientos para la clasificación y control de razas de mosquitos para nuestro firmware.
Nuestro archivo json modelo generado para Pipeline 2, verifique los mapas de clase: 1. Se sabe que Aedes Aegypti- transmite el virus del dengue, el virus de la fiebre amarilla, el virus chikungunya y el virus Zika. Se sugiere que es un vector potencial del virus de la encefalitis equina venezolana y es capaz de transmitir el virus del Nilo Occidental., 2. AedesAlbopictus- Esta especie de mosquito es un vector conocido del virus chikungunya, virus del dengue y dirofilariasis., 3. Asociación AnophelesMinimus- con malaria, filariasis y arbovirus., 4. Antecedentes – Ruidos como viento, ruido blanco, etc., 5. Culex Tarsalis-propagar los virus que causan la fiebre del Nilo Occidental, la encefalitis de St. Louis y la encefalitis japonesa, así como las enfermedades virales de aves y caballos., 0. Clasificador desconocido
Integración de Knowledge Pack con QORC-SDK y nuestro firmware: la estructura de la aplicación es similar a qf-apps / qf_ssi_ai_app en QORC-SDK. El primer paso es configurar nuestro pin GPIO para el módulo atomizador de líquido en el archivo src / pincfg_table.c .
{ // setup Water Atomizer Digital Output
.ucPin = PAD_23,
.ucFunc = PAD23_FUNC_SEL_GPIO_7,
.ucCtrl = PAD_CTRL_SRC_A0,
.ucMode = PAD_MODE_OUTPUT_EN,
.ucPull = PAD_NOPULL,
.ucDrv = PAD_DRV_STRENGTH_4MA,
.ucSpeed = PAD_SLEW_RATE_SLOW,
.ucSmtTrg = PAD_SMT_TRIG_DIS,
},
Después de configurar GPIO, modifiquemos la función src / sml_output.c para dirigir la respuesta de acción según la clasificación de audio o la inferencia realizada. Además, desde aquí podemos ver que la comunicación en serie imprime clasificaciones que se pueden usar para enviar al tablero para el mapa de Ecología Vectorial Espacio-Temporal a través de LoRa o celular, lo que ayuda al gobierno a estar preparado para eventos imprevistos (epidemia o pandemia).
static void sml_output_serial(uint16_t model, uint16_t classification)
{
int count;
int wbytes = 0;
int buflen = sizeof(sensor_ssss_ai_result_buf)-1;
int ret;
kb_get_feature_vector(model, sensor_ssss_ai_fv_arr, &sensor_ssss_ai_fv_len);
// you can send other sensors or GPS data in below line for dashboard
count = snprintf(sensor_ssss_ai_result_buf, buflen,
“{\”ModelNumber\”:%d,\”Classification\”:%d”, (int)model, (int)classification);
wbytes += count;
buflen -= count;
switch((int)classification)
{
// case if unknown audio found
case 0:
HAL_GPIO_Write(GPIO_4, 1); //blue LED for unknown
HAL_GPIO_Write(GPIO_5, 0); //green LED off
HAL_GPIO_Write(GPIO_6, 0); //red LED off
break;
// case if mosquito species ‘Aedes’ ‘Anopheles’ ‘Culex’ detected
case (1 || 2 || 3 || 5):
HAL_GPIO_Write(GPIO_7, 1); // chemical atomizer GPIO 7 on
HAL_DelayUSec(15*1000*1000); // wait 15 seconds for atomizer
HAL_GPIO_Write(GPIO_7, 0); // chemical atomizer GPIO 7 off
HAL_DelayUSec(15*1000*1000); // wait 15 before resuming
break;
case 4:
HAL_GPIO_Write(GPIO_5, 1); //green LED for background
HAL_GPIO_Write(GPIO_4, 0); //blue LED off
HAL_GPIO_Write(GPIO_6, 0); //red LED off
break;
}
Una vez que todo esté en su lugar, compilemos y flashemos el firmware en el dispositivo usando el siguiente comando en el directorio del proyecto.
$ make clean
$ make
$ qfprog –port /dev/ttyACM0 –m4app ./qf_ssi_ai_clisensio_app.bin –reset –mode m4
- Detección y control de plagas
Probando la clasificación de audio del dispositivo para el sonido del insecto de cricket que se reproduce en el teléfono inteligente.
- Recopilación de datos: vamos a recopilar un conjunto de datos de audio para diferentes plagas, actualmente para este POC, estoy más enfocado en los sonidos de las langostas aquí (ya que el ministerio de agricultura de la India espera controlar la invasión antes de que la temporada de monzones llegue al norte de la India a fines de junio, cuando las langostas maduran y se reproducen. Si no se controla la infestación, puede amenazar los cultivos de verano como el arroz, el maíz y el sorgo). al mismo orden de insectos que los saltamontes, los saltamontes y los grillos: los Ortópteros). Aquí están todos los datos de audio del sonido de cricket https://mixkit.co/free-sound-effects/crickets/
- Segmentación de datos: hemos segmentado los datos de audio para dos categorías, a saber. Cricket y antecedentes.
- Modelo de entrenamiento y ahorro: En SensiML Analytics Studio, crearemos un modelo y entrenaremos los datos para su clasificación. Nuestro nombre de consulta es: Q_PESTS_SPECIES. La capacitación para Pipeline_1 se muestra en una de las siguientes imágenes. Aquí, probé dos tuberías como antes, la otra tubería también se muestra a continuación.
Similar al firmware anterior, el primer paso es configurar nuestro pin GPIO para el módulo atomizador de líquido en el archivo src / pincfg_table.c .
{ // setup Water Atomizer Digital Output
.ucPin = PAD_23,
.ucFunc = PAD23_FUNC_SEL_GPIO_7,
.ucCtrl = PAD_CTRL_SRC_A0,
.ucMode = PAD_MODE_OUTPUT_EN,
.ucPull = PAD_NOPULL,
.ucDrv = PAD_DRV_STRENGTH_4MA,
.ucSpeed = PAD_SLEW_RATE_SLOW,
.ucSmtTrg = PAD_SMT_TRIG_DIS,
},
Después de configurar GPIO, modifiquemos la función src / sml_output.c para dirigir la respuesta de acción según la clasificación de audio o la inferencia realizada.
static void sml_output_serial(uint16_t model, uint16_t classification)
{
int count;
int wbytes = 0;
int buflen = sizeof(sensor_ssss_ai_result_buf)-1;
int ret;
kb_get_feature_vector(model, sensor_ssss_ai_fv_arr, &sensor_ssss_ai_fv_len);
// you can send other sensors or GPS data in below line for dashboard
count = snprintf(sensor_ssss_ai_result_buf, buflen,
“{\”ModelNumber\”:%d,\”Classification\”:%d”, (int)model, (int)classification);
wbytes += count;
buflen -= count;
switch((int)classification)
{
// case if unknown detected
case 0:
HAL_GPIO_Write(GPIO_4, 1); //blue LED for unknown
HAL_GPIO_Write(GPIO_5, 0); //green LED off
HAL_GPIO_Write(GPIO_6, 0); //red LED off
break;
// case if ‘cricket’ detected
case 2:
HAL_GPIO_Write(GPIO_7, 1); // chemical atomizer GPIO 7 on
HAL_DelayUSec(15*1000*1000); // wait 15 seconds for atomizer
HAL_GPIO_Write(GPIO_7, 0); // chemical atomizer GPIO 7 off
HAL_DelayUSec(15*1000*1000); // wait 15 before resuming
break;
// case if ‘background’ detected
case 1:
HAL_GPIO_Write(GPIO_5, 1); //green LED for background
HAL_GPIO_Write(GPIO_4, 0); //blue LED off
HAL_GPIO_Write(GPIO_6, 0); //red LED off
break;
}
Una vez que todo esté en su lugar, compilemos y flashemos el firmware en el dispositivo usando el siguiente comando en el directorio del proyecto.
$ make clean
$ make
$ qfprog –port /dev/ttyACM0 –m4app ./qf_ssi_ai_clisensio_pest_app.bin –reset –mode m4
Este caso de uso de detección y control de plagas se puede mejorar para detectar avispones asesinos y matar a aquellos en sus temporadas de reproducción antes de que se reproduzcan en exceso y representen una amenaza para nuestras amigas, las abejas . Si las plagas no se acercan a su dispositivo, puede poner algunos compuestos atrayentes para atraer a las plagas, la atracción las llevará a hacer un sonido de aleteo cerca del dispositivo y el dispositivo a su vez activará un atomizador químico que matará a esas plagas maduras antes de que se conviertan en criaderos en todas partes. .
Después de implementar y demostrar esta función de CliSensio, conseguí que un cultivador de hongos local estuviera interesado en ver este dispositivo como un producto listo para el mercado para proteger sus plantaciones de hongos de los insectos blancos, lo que le hace incurrir en una gran pérdida, por lo que mi siguiente paso sería recopilar datos de audio. con este dispositivo para insectos o plagas particulares y adáptelo en consecuencia para los agricultores.
Requisitos de energía del dispositivo:
El dispositivo funciona con energía solar y el cómputo SensiML consume muy poca energía junto con el micrófono , por lo que puede durar varios meses, siempre que el repelente químico se cambie con frecuencia o mejor en la versión más nueva de este Clisensio, agregaré sensores para alertar cuándo recargar usando LoRa o celular.
Además, estoy trabajando para agregar LoRa y conectividad celular para que el dispositivo extienda las notificaciones y las funciones de estado demográfico (solo las mismas cosas de IoT, enviando los datos desde RX / TX y visualizando en el tablero) pero para un POC esto está bien entendido …… Más trabajo por delante 🙂
Actualizaciones de noticias e implementaciones futuras
Ya estábamos preocupados y sufriendo de Covid ahora “Australia está invadida por su peor plaga en décadas: millones y millones de ratones. La región oriental de Nueva Gales del Sur ha sido invadida por una cantidad inconmensurable de ratones, informa The Associated Press. Los ratones costará más de 500 millones de dólares en daños a los cultivos, según la AP. “Nuestro dispositivo CliSensio puede prevenir este tipo de brotes en el futuro mediante la detección de chillidos de ratones y clasificar su sexo, poblaciones en todos los hogares y almacenes de almacenamiento de granos y eliminarlos antes de que el área sea invadida por ellos utilizando el módulo atomizador líquido-químico.
El gobierno estatal ha pedido 5.000 litros (1.320 galones) del veneno prohibido Bromadiolona de la India. El regulador del gobierno federal aún tiene que aprobar las solicitudes de emergencia para usar el veneno en los perímetros de los cultivos. Los críticos temen que el veneno matará no solo a los ratones, sino también a los animales que se alimentan de ellos. incluidas las águilas de cola de cuña y las mascotas de la familia.
Accede a los archivos con los códigos fuente del proyecto
Fuentes:
https://news.mongabay.com/2021/03/as-climate-change-brings-more-floods-mosquito-numbers-could-swell-study/
https://www.straitstimes.com/singapore/why-detecting-mosquito-breeding-spots-is-difficult
https://e360.yale.edu/digest/climate-change-will-expose-half-of-worlds-population-to-disease-spreading-mosquitoes-by-2050
https://www.wionews.com/science/earth-is-losing-2-bugs-every-year-scientists-call-it-insect-apocalypse-356251/amp
https://www.wionews.com/india-news/watch-india-suffers-worst-locust-swarm-attack-in-decades-alert-in-delhi-301088
https://apnews.com/article/plague-ravenous-destructive-mice-tormenting-australians-b8b85ecc13e147f151510e8635d2d032
Excelente trabajo, FELICIDADES.