Умный дом

Распознавание на python работало хорошо, но хотелось еще как-то это ускорить.
Спрашивается: если есть некоторая оболочка, позволяющая запустить модель на python - может быть есть оболочка позволяющая запустить ее на C/C++?
И такая нашлась: https://github.com/Geekgineer/YOLOs-CPP

Копируем:

git clone https://github.com/Geekgineer/YOLOs-CPP
cd YOLOs-CPP

Нам нужны дополнительно некоторые пакеты:

apt install curl libopencv-dev cmake g++

В файле build.sh нужно найти ONNXRUNTIME_VERSION - а потом посмотреть, на что реально она влияет. Описание процесса установки уже отстало от жизни, поэтому придётся ручками.
Скрипт должен скачать соответствующий версии файл - но там, откуда он его скачивает, версия более новая, к тому же скрипт желает загрузить версию для arm64, а там - aarch64.
В общем, вот это надо выполнить вручную: скачать, распаковать, сделать симлинк с нужным названием, закомментировать уже выполненное

ln -s onnxruntime-linux-aarch64-1.20.1 onnxruntime-linux-arm64-1.20.1

В этом пакете лежат include-файлы и so-библиотеки, нужные для сборки и работы.
Библиотеки *so имеет смысл скопировать в /usr/local/lib/

В каталоге YOLOs-CPP/src - три файла-примера использования детектора: для изображений, для видеофайлов и для видеопотока, например с камеры.
Каталог models содержит модели yolo в формате onnx, а include - *.hpp-файлы для работы с ними.

В файлах примеров необходимо правильно выбрать нужную версию модели - если используем yolo11 - то нужны будут YOLO11.hpp и указатели типа YOLO11* в коде *.cpp

В ноябре на рынке DYI-компонентов было представлено несколько интересных одноплатных компьютеров. Несмотря на свою компактность, такие ПК предлагают внушительный набор интерфейсов, что позволяет легко интегрировать их в различные проекты, от образовательных до промышленных. Если я упустил из виду какую-то новинку — пишите в комментариях.

К вопросу о том, «что за дом без серверной стойки для души и экспериментов»:
серверная в подвале, с круглосуточно гудящими аппаратами — теперь в прошлом. Для серьезных вещей удобнее купить VDS на хостинге, а для несерьезных...

Ну вот, например, попалась смарт‑приставка для TV MXQ pro 4K.
По описанию на маркетплейсе — там и 64Gb, и тут же одновременно 512Gb (интересно, что именно они имели ввиду?) при цене, скажем так, пакета апельсинов.
Ну, чтож, надо глянуть, чего там внутри.

Ну, софт особо не интересует — Андроид, стандартные для таких приставок приложения типа онлайн‑кинотеатров, ничего необычного.

Коробка по нынешним временам просто огромная, при том что внутри половина места занята пустотой. Что там предполагалось создателями — теперь сказать сложно, т.к. такой дизайн платы известен уже много лет, и наверное когда‑то в этом был глубокий смысл.

Автор не несет ответственности, если данная статья сделает из вашего умного термостата полоумный.

Для пользователей умных домов, которые строят свои системы на протоколе Zigbee, название Tuya знакомо, как никогда. Причем в последнее время название Tuya не всегда ассоциируют именно с компанией Tuya. Очень много китайских компаний выпускают свои изделия, в сердце которых лежит платформа Tuya. Вот весь этот "зоопарк" и принято называть Tuya.

Вариант детекции обьектов с помощью CodeProject.AI работал хорошо, но пришлось отдать под него отдельный, хоть и старый, ноутбук, который требовал отдельного питания, заметно грелся, жужжал вентилятором.
Поэтому, с появлением компактного девайса с arm64 и 4 Гб ОЗУ, захотелось перенести всё на него.

К счастью, оказалось что есть готовый Docker и для arm64, достаточно только при создании указать codeproject/ai-server:arm64.

Всё установилось и заработало, причем даже чуть побыстрее чем на старом ноутбуке, и всё в маленькой бесшумной коробочке с питанием от USB.
Но хотелось что-то улучшить...

Стандартно, там внутри для распознавания обьектов используется нечто под названием YOLO 6.5. (да, я понятия не имел что это такое. Работает и хорошо, а что?)
При этом через пользовательский интерфейс система сообщает, что можно обновить до более свежей версии, но при попытке обновить штатным образом, нажатием кнопочек на экране, всё только портится и работать перестает: что-то не удалось найти, что-то не удалось загрузить и так далее.

При этом сама система - это как бы универсальный AI-сервер, на котором можно запускать разные модули, из которых по сути нужен только один.
А что если найти и запустить его отдельно?

Так выяснилось, что YOLO - это довольно известная штука от Ultralytics https://github.com/ultralytics/ultralytics, и актуальная версия там уже 11, а не 6.5.
И что всё это можно запустить под python.
Правда, есть нюанс: я не знаю python, но когда это кого останавливало?

Собирать всё это решено было также в докере, хотя бы для того чтобы ничего не поломать в работающей системе своими экспериментами.

В моей домашней системе видеонаблюдения используются самые разные видеокамеры, некоторые из них очень дешевые и очень старые, и поэтому неспособны на такие вещи как «обнаружение человека».

А для контроля за пространством вокруг эта функция довольно полезна.

Простой «детектор движения» в камерах тут не поможет — он реагирует на смену картинки, то есть буквально на любые изменения, включая тени от предметов, опавшие листья и прочее подобное.

Идея использовать PIR‑датчик тоже к успеху не привела: он реагирует на холодные струи дождя и на воздушные потоки разной температуры, что дает массу ложных срабатываний.

Итак, нам нужен «детектор человеков».

Первым вариантом решения стало использование CodeProject.AI.

Это AI‑сервер, который способен обрабатывать изображения, идентифицируя на них те или иные объекты. Взаимодействие с ним производится через WebAPI.
Несмотря на то, что на сайте указаны различные варианты использования — работают почему‑то только docker‑образы.

Ранее я написал несколько статей про подключение беспроводных Zigbee-устройств к контроллеру Wiren Board. Сначала я использовал для программирования сценариев оболочку Sprut.hub, затем перешел на Node-RED. Наконец, я разобрался в языке программирования wb-rules и написал сценарии на нем. Недавно я начал знакомиться с ChatGPT и удивился тому, что он умеет в wb-rules.

Что ж настало время проверить возможности ChatGPT. Сможет ли он запрограммировать на wb-rules сценарии, которые я использовал в своих статьях ранее? Проверим!

У меня дома есть малюсенькая домашняя «типография» (исключительно для личного использования), сердце которой – тяжеленный, весом 67 кг, цветной лазерный принтер. Он нужен для того, чтобы печатать пробники книжек, которые рисует моя супруга-художница, принты для её выставок, и всё тому подобное.

В этой статье я расскажу, как я использую систему умного дома – конкретно, датчик температуры и влажности и датчик открытия окон, плюс умные розетки — чтобы этот принтер лучше печатал на той непростой бумаге, которую я в нём использую.

В статье хочется поделиться реализацией управления освещением, которая может быть использована в различных системах "умного дома". Ключевая особенность - возможность работать вместе с обычной двухпроводной проводкой освещения.

Краткая предыстория
Идея появилась после покупки китайской светодиодной люстры, которой можно управлять с помощью радиопульта - включать, изменять яркость и цветовую температуру. Дома уже функционировал Home Assistant, и возникло логичное желание управлять этой люстрой для реализации режима "искусственный рассвет" - с ним намного комфортнее просыпаться в осенне-зимний период.
Проводка в комнате сделана давно. К люстре идет только два провода от выключателя, следовательно для любого умного управления пришлось бы держать выключатель в положении "включено" и управлять освещением только с помощью пульта. Это довольно неудобно, к тому же простых способов интегрировать пульт в систему Home Assistant я не придумал - нужно или коммутировать кнопки пульта или эмулировать радиокоманды.

Интеграция с Home Assistant
Другой способ интеграции - это переделка электроники люстры. Нужно заменить радиоуправление на модуль ESP32 под управлением ESPHome, который отлично интегрируется с Home Assistant.
Все управление освещением производится изменением состояния двух каналов яркости с помощью ШИМ-сигналов - холодного белого и теплого белого. Прошивка ESPHome умеет это "из коробки". Требуемый режим "искусственный рассвет" тоже легко реализуется - просто устанавливаем время включения на 30 минут, и получим плавное нарастание яркости.
Получается, что интегрировать люстру в систему умного дома относительно несложно, осталось придумать как сохранить возможность управления освещением с помощью существующих выключателей. Для этого нужно передавать команду от выключателя к люстре по тем же двум проводам, что и питание.

Эта статья написана на основе собственного опыта автора, полученного при создании своего умного дома и представляет собой техническое руководство с примерами целью которого служит желание помочь другим владельцам умных устройств экосистемы Xiaomi в создании сложных и простых сценариев их использования, а также популяризация среды визуального программирования умного дома экосистемы Xiaomi.

Рассказываю, как я начинаю превращать в «умный дом» своё пространство в только что сданной бетонной многоэтажке-новостройке, где нет ни раковины, ни других атрибутов цивилизации, и где я их пока даже не планирую.

А вы уверены, что на вашем крупном объекте коммерческой недвижимости деньги не «улетают на ветер» вместе с теплом? Что вашим клиентам комфортно, а оборудование работает рационально и не расходует лишнюю энергию? Сегодня автоматизация — это не просто тренд, а реальная возможность снизить расходы и улучшить условия для посетителей. В статье расскажем, как диспетчеризация и управление воздушно-тепловыми завесами с помощью беспроводных технологий Wi-Fi и LoRaWAN оптимизирует затраты.

Такое решение уже доказало свою эффективность на крупном объекте коммерческой недвижимости. Мы покажем, как оно работает на практике и какие результаты может принести вашему бизнесу.

Привет Хабр! Сегодня хочу поделиться своим экспериментом с «разработкой «датчика определения человека на кровати.

Привет! Сегодня я хотел бы рассказать, как измерить температуру и влажность воздуха в твоей теплице. Поехали!

Последние месяцы Ютуб работает с перебоями: через сеть мобильного оператора вроде работает, но при подключении к сети проводного интернет-провайдера чаще всего ничего посмотреть нельзя, хотя в новостях что-то промелькнуло насчёт возобновления работы, но лично у меня ничего не поменялось.

Я использую свободный медиацентр Kodi для просмотра своей коллекции фильмов и сериалов, создавая домашний кинотеатр без ежемесячной абонентской платы. Это достигается за счёт того, что все файлы уже хранятся на собственном сетевом хранилище с локальным доступом или записаны прямо в памяти Kodi, который может быть установлен практически на любой платформе.

Раньше на Kodi можно было напрямую отправить YouTube ссылку и посмотреть любое видео. С августа 2024 года этот вариант больше не работает. Короткие видео можно посмотреть с телефона, но вот длинные интервью или подкасты так смотреть или слушать неудобно. К тому же телевизором можно управлять через Алису - она подключена к Home Assistant.

Конечно, чтобы скачать видео с Ютуба существует множество программ, но скачивается только сам видео файл и он будет отображаться в базе Kodi без обложки и описания. Вручную создавать обложку и описание и тратить на это своё время не вариант - зачем?

Разбираюсь как за 6 промтов к ChatGPT создать Python скрипт, скачивающий видео с YouTube и генерирующий описание и фанарт для Kodi.

Можно было купить готовый модуль, несмотря на его совершенно конскую стоимость в 6-7 тыс. рублей. Однако он не предоставлял наиболее востребованную для меня функциональность: не позволял открывать ворота автоматически "из коробки" при приближении к своему участку на автомобиле. Ну и, естественно, экономия на порядок тоже сыграла не последнюю роль.

Был выбран следующий способ реализации основной задачи: WiFi модуль в автомобиле пытается зарегистрироваться на домашней точке доступа. Если ему это удается - проверяется уровень сигнала. Если уровень сигнала слабый - значит приближаемся к участку и надо подать команду WiFi модулю на автоматике ворот на открытие. Если сигнал сильный - мы уже на участке и ничего делать не надо. Дополнительная функциональность - управление воротами по WiFi через веб-интерфейс, в том числе и с мобильного телефона.

Если при выезде с участка руки свободны и можно заранее открыть ворота со штатного пульта, то при подъезде к участку нащупывать кнопку на пульте отвлекаясь от дороги - не только не удобно, но еще и опасно. При этом ворота открываются относительно медленно и если нажимать кнопку пульта уже подъехав к воротам, то приходится ждать несколько секунд, пока ворота откроются.

Разрабатываю аппаратно-программную платформу для привнесения зелени и сочных ягоды в каждый дом, открытия производства растений без знания ботаники и электроники. Вам лишь нужно выбрать растение и нажать кнопку - платформа начнёт работу (к этому ещё стремлюсь).

«Яндекс» обновил и расширил линейку устройств для умного освещения. В коллекции появилось тринадцать новых устройств, включая лампочки на базе протокола Matter over Wi-Fi, умные выключатели и реле на базе Zigbee. Я уже успел попользоваться устройствами и в этой статье подробнее рассказываю о новинках.

Спрос на умные квартиры продолжает расти, поэтому застройщики добавляют автоматизацию в свои проекты. Но в основном в жилье бизнес-класса. Мы уже писали о подобных решениях в Кирове и Казани.

Нас заинтересовал ЖК «ЛесART» под Санкт-Петербургом, в котором застройщик встраивает умные решения в квартиры комфорт-класса. Можно ли сделать умные квартиры всем жильцам по принципу «дешево и сердито»?

В статье расскажем о том, какие решения выбрал застройщик и почему. Хотели бы вы получить такую автоматизацию в новой квартире?

Как говорится, "нет худа без добра" и результатом пандемии COVID стал массовый перевод сотрудников на удалённую работу. Так же получилось и у меня, и сразу остро стал вопрос об организации комфортного рабочего пространства.

Хорошо, что для работы удалось выделить отдельную комнату, но её дверь выходит в общий коридор. И в результате тихий шум кулеров компьютера часто перекрывается шумом посуды на кухне, звуками телепередач, музыкой и прочими отвлекающими шумами, которые мешают сосредоточиться.

К сожалению, рабочая комната очень маленькая, и при закрытой двери там можно просидеть всего 10-15 минут, после чего комнату приходится проветривать из-за слишком спертого воздуха. А для этого нужно или больше открывать окно (а это обязательный сквозняк) или дверь в коридор, где слышно практически все и всех :-(

К счастью, данную проблему удалось решить с помощью установки кондиционера с притоком свежего воздуха. Причем некоторые нюансы выбора кондиционера оказались настолько важными, что я был очень неприятно удивлен тем фактом, что при выборе и покупке модели мне про них продавец ничего не рассказал. Более того, некоторые особенности наоборот попытался скрыть или выставить как не важные.

Данная статья — это своего рода подсказка тем, кто еще находится в процессе выбора модели кондиционера, чтобы не упустить некоторых очень важных деталей, т.к. впоследствии поменять уже установленную сплит-систему очень непросто.

Ведь как нельзя лучше про это сказал Генри Форд, что "разочарование от низкого качества длится дольше, чем радость от низкой цены".