1. 案例简介

ucloud_ai_demo是基于云端AI能力实现的AI识别案例，主要有三个部分组成：

通过采集WiFi摄像头(ESP32)的数据后得到jpeg图像;
上传至云端OSS，再通过ucloud_ai组件实现视觉智能开放平台对图片识别处理；
通过LCD屏进行画面显示及识别结果显示。

该案例中支持了15种AI能力，通过在aiconfig.h中配置AI_MODEL选择对应的AI模型，所有的AI模型类型在aiagent_common.h中定义说明，修改后重新编译即可看到相应的效果。

2. 基础知识

2.1 基础目录结构

├── helloworld.c   # 该solution核心打印输出代码，入口**application_start**
├── k_app_config.h # 内核组件的配置开关，优先级低于**k_config.h**
├── maintask.c     # 系统主任务入口处理，入口**aos_maintask**
├── Makefile       # aos make编译时入口
├── package.yaml   # 编译系统配置文件
└── SConstruct     # Makefile => Scon => aostools
 
├── linkkit_event.c     # 连接物联网平台时使用的接口
├── main.c              # demo应用主程序入口，入口**application_start**
├── maintask.c          # 系统主任务入口处理，入口**aos_maintask**
├── Makefile            # aos make编译时入口
├── package.yaml        # 编译系统配置文件
├── SConstruct          # Makefile => Scon => aostools
└── ucloud_ai_demo.c    # AI识别处理主程序

3. 方案组成

整个方案由HaaS100、WiFi摄像头、LCD组成。LCD与HaaS100通过SPI连接，HaaS100通过Http请求获取到JPEG数据最终显示到LCD上。

3.1 WiFi摄像头安装

3.1.1 WiFi摄像头选型

市面上的WiFi摄像头比较多，在本例中WiFi摄像头采用ESP官方的ESP32-EYE进行适配，ESP32-CAM是ESP32第三方厂商开发的一款低成本方案，应用也比较广泛，开发者也可以选择它作为方案之一，万能的淘宝上有很多卖家，商家也会提供相应的资料，开发者可以根据自己需要进行调试，购买链接如下： ESP32-EYE: https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a230r.1.14.1.150d6a6ftZ6h4K&id=611790371635&ns=1&abbucket=3

ESP32-CAM: https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a230r.1.14.1.3f543b21XaGDay&id=581256720864&ns=1&abbucket=3

https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.33.150d6a6ftZ6h4K&id=586201030146&ns=1&abbucket=3#detail

3.1.2 ESP32-EYE开发配置

3.1.2.1 代码下载

$git clone --recursive https://github.com/espressif/esp-who.git

3.1.2.2 ESP-IDF安装

不同的操作系统安装的步骤也有所差异，请参考官网文档进行安装： https://docs.espressif.com/projects/esp-idf/zh_CN/latest/esp32/get-started/index.html#get-started-set-up-env

3.1.2.3 环境变量设置

这里以Macbook为例进行环境变量设置：

$cd ~/esp/esp-idf
$./install.sh
$. ./export.sh

注意：每次重启终端后都需要执行该步骤，否则找不到idf.py命令，或者可以加入到根目录.bashrc中不用每次再输入该命令。

3.1.2.4 ESP32 EYE网络设置

SoftAP模式

默认启动后ESP32 EYE已经开启了SSID为ESP32-Camera的AP，可以使用电脑连接该AP。

也可以通过修改sdkconfig来改变ssid/password、station连接数量、AP信道、服务器IP等，然后重新进行编译：

Station模式

ESP32也支持station与SoftAP模式共存，比如想让ESP32 EYE接入到SSID为haas_test的局域网中，修改sdkconfig中的ssid/password即可。

3.1.2.5 分辨率配置

因为本案例中使用的LCD是320x240的，摄像头采集的画面也相应的设置为QVGA(320x240)减少传输带宽占用，esp-who/examples/single_chip/camera_web_server/main/app_httpd.c中添加代码：

static esp_err_t capture_handler(httpd_req_t *req)
{
    camera_fb_t *fb = NULL;
    esp_err_t res = ESP_OK;
    int64_t fr_start = esp_timer_get_time();
 
    /*set resolution*/
    sensor_t *sensor = esp_camera_sensor_get();
    sensor->set_framesize(sensor, (framesize_t)5);/*QVGA: 320 x 240*/
    if (res == 0) {
        app_mdns_update_framesize(5);/*QVGA*/
    }
    ......
}

3.1.2.6 代码编译

ESP32-EYE的代码中提供了多个Demo，使用camera_web_server来建立一个web服务器，该Demo中摄像头采集的数据以jpeg格式提供，并且提供了以http请求的方式获取jpeg图像数据。编译需要进入到Demo的目录中：

$ cd examples/single_chip/camera_web_server/

$ idf.py build

3.1.2.7 代码烧录

$ idf.py -p [port] flash

例如： idf.py -p /dev/cu.SLAB_USBtoUART flash

3.1.2.8 Log监视器

查看串口log，进入到camera_web_server所在目录执行。

$idf.py -p [port] monitor

例如： idf.py -p /dev/cu.SLAB_USBtoUART monitor

所以camera wifi的IP就是192.168.3.135。

3.1.2.9 检查摄像头画面采集

为了确认ESP32-EYE摄像头是否正常，电脑连接ESP32-EYE的WiFi网络ESP32-Camera，先通过电脑方式查看web界面http://192.168.4.1:80/capture：抓取当前画面http://192.168.4.1:80/capture：

3.2 LCD连线

使用本测试示例时，需要先连接SPI LCD屏幕。

LCD购买链接https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z09.2.0.0.768d2e8d9D3S7s&id=38842179442&_u=m1tg6s6048c2

请选择购买2.4寸屏。

HaaS100开发板请务必使用V1.1以上的版本，HaaS100扩展口：

LCD与HaaS100接线对应pin脚：

4. Demo体验

4.1 云端功能开通

如没有阿里云账号，请登陆阿里云官网开通。
登陆视觉智能开放平台免费开通如下功能：

人脸人体 文字识别 分割抠图 目标检测

登陆OSS平台创建bucket：
a. 创建Bucket时地域选择“上海”

b. 读写权限选择“公共读”

c. Bucket名称全小写

4.2 配置OSS信息

在solutions/ucloud_ai_demo/package.yaml中替换你的OSS信息

OSS_ACCESS_KEY: "Your-Access-Key"
OSS_ACCESS_SECRET: "Your-Access-Secret"
OSS_ENDPOINT: "Your-OSS-Endpoint"    #例如: "oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com"
OSS_BUCKET: "Your-OSS-Bucket"        #例如: "cloud-ai-dev"
 
OSS_ACCESS_KEY以及OSS_ACCESS_SECRET获取链接: https://usercenter.console.aliyun.com/#/accesskey
ENDPOINT默认使用“oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com”，BUCKET请使用你创建好的Bucket名称。

4.3 AI模型配置

在components/ai_agent/include/aiconfig.h中配置：

# 配置AI模型为人脸比对

#define AI_MODEL AI_MODEL_COMPARING_FACEBODY

默认是人脸比对。

4.4 配置人脸原始对比图像

登陆http://oss.console.aliyun.com 上传你的人脸到4.1中创建的bucket中，并替换路径到solutions/ucloud_ai_demo/package.yaml：

MYFACE_PATH: "http://viapi-test.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/viapi-3.0domepic/facebody/CompareFace/CompareFace-left1.png"

4.5 WiFi摄像头IP配置

wifi camera的http访问地址,用户根据自己摄像头的IP地址进行替换：在components/ucamera/package.yaml中配置：

WIFICAMERA_URL: "http://192.168.43.166:80/capture"

192.168.43.166替换为3.2.1.7中从log获取的WiFi摄像头IP。

4.6 AliOS Things开发环境搭建

案例相关的代码下载、编译和固件烧录均依赖AliOS Things配套的开发工具，所以首先需要参考《AliOS Things集成开发环境使用说明之搭建开发环境》，下载安装。待开发环境搭建完成后，可以按照以下步骤进行示例的测试。

4.7 案例代码下载

该案例相关的源代码下载可参考《AliOS Things集成开发环境使用说明之创建工程》。其中：

选择解决方案: “云端AI案例”或者“ucloud_ai_demo”

选择开发板: HaaS100

4.8 代码编译、烧录

– 固件编译方法可参考《AliOS Things集成开发环境使用说明之编译固件》。

4.8.1 文件件系统烧录

本组件例子中使用到到图片及字体分别存放在代码中hardware/chip/haas1000/prebuild/data/目录下ai_demo_image及font目录，除烧录ucloud_ai_demo image外，需烧录littlefs文件系统，请将hardware/chip/haas1000/package.yaml文件中以下代码段的注释打开：

program_data_files:
  - filename: release/write_flash_tool/ota_bin/littlefs.bin
    address: 0xB32000

– 固件烧录方法可参考《AliOS Things集成开发环境使用说明之烧录固件》。

4.9 打开串口

固件烧录完成后，可以通过串口查看示例的运行结果，打开串口的具体方法可参考《AliOS Things集成开发环境使用说明之查看日志》。

4.10 网络连接

当串口终端打开成功后，可在串口中输入联网命令。因为HaaS100开发板需要连接到云端，因此需要连接到一个可以上外网的路由器，WiFi摄像头(ESP32-EYE)也只能使用Station模式连接到同一台路由器。

# 系统起来后在串口输入配网命令

netmgr -t wifi -c {ssid} {password}

请将ssid修改为您路由器的WiFi名称，paasword填入路由器的WiFi密码。

4.11 识别结果响应

网络设置后，HaaS100将从摄像头获取图像并通过云端识别后输出置信度的值，人脸位置以及“boss is coming”字样：

4.11.1 字幕提醒

在HaaS 100的扩展屏上显示“Warning!!!Boss is coming!!!”：