第六十三章 运动侦测实验
乐鑫AI库中提供了一种名为运动侦测API接口的功能。该功能的原理非常简单：只需要获取两张图像数据，然后通过AI计算判断这两个图像是否匹配。如果图像不匹配，则说明当前处于运动状态；如果图像匹配，则说明当前图像处于相对静止状态。本章，我们调用乐鑫AI库的运动侦测API接口来实现运动侦测功能。
本章分为如下几个部分：
63.1 硬件设计
63.2 软件设计
63.3 下载验证
63.1 硬件设计
1.例程功能
本章实验功能简介：使用乐鑫官方的ESP32-WHO AI库对OV2640和OV5640摄像头输出的数据进行运动侦测。
2. 硬件资源
1）LED灯
LED-IO1
2）XL9555
IIC_INT-IO0（需在P5连接IO0）
IIC_SDA-IO41
IIC_SCL-IO42
3）SPILCD
CS-IO21
SCK-IO12
SDA-IO11
DC-IO40（在P5端口，使用跳线帽将IO_SET和LCD_DC相连）
PWR- IO1_3（XL9555）
RST- IO1_2（XL9555）
4）CAMERA
OV_SCL-IO38
OV_SDA- IO39
VSYNC- IO47
HREF- IO48
PCLK- IO45
D0- IO4
D1- IO5
D2- IO6
D3- IO7
D4- IO15
D5- IO16
D6- IO17
D7- IO18
RESET-IO0_5（XL9555）
PWDN-IO0_4（XL9555）
3. 原理图
本章实验使用的KPU为ESP32-S3的内部资源，因此并没有相应的连接原理图。
63.2 软件设计
63.2.1 程序流程图
程序流程图能帮助我们更好的理解一个工程的功能和实现的过程，对学习和设计工程有很好的主导作用。下面看看本实验的程序流程图：
图63.2.1.1 程序流程图
63.2.2 程序解析
在本章节中，我们将重点关注两个文件：esp_motion_detection.cpp和esp_motion_detection.hpp。其中，esp_motion_detection.hpp主要声明了esp_motion_detection函数，其内容相对简单，因此我们暂时不作详细解释。本章节的核心关注点是esp_motion_detection.cpp文件中的函数。 接下来，我们将详细解析esp_motion_detection_ai_strat函数的工作原理。
TaskHandle_t camera_task_handle;
TaskHandle_t ai_task_handle;
QueueHandle_t xQueueFrameO = NULL;
QueueHandle_t xQueueAIFrameO = NULL;
/**
* @retval 无
*/
static void esp_camera_process_handler(void *arg)
{
arg = arg;
camera_fb_t *camera_frame = NULL;
while (1)
{
/* 获取摄像头图像 */
camera_frame = esp_camera_fb_get();
if (camera_frame)
{
/* 以队列的形式发送 */
xQueueSend(xQueueFrameO, &camera_frame, portMAX_DELAY);
}
}
}
/**
* @brief 摄像头图像数据传入AI处理任务
* @param arg：未使用
* @retval 无
*/
static void esp_ai_process_handler(void *arg)
{
arg = arg;
camera_fb_t *face_ai_frameI = NULL;
camera_fb_t *face_ai_frameI2 = NULL;
while(1)
{
/* 以队列的形式获取摄像头图像数据 */
if (xQueueReceive(xQueueFrameO, &face_ai_frameI, portMAX_DELAY))
{
if (xQueueReceive(xQueueFrameO, &face_ai_frameI2, portMAX_DELAY))
{
/* 判断图像是否出现运动 */
uint32_t moving_point_number = dl::image::
get_moving_point_number(
(uint16_t *)face_ai_frameI->buf,
(uint16_t *)face_ai_frameI2->buf,
face_ai_frameI->height,
face_ai_frameI->width, 8, 15);
if (moving_point_number > 50)
{
printf("Something moved\r\n");
/* 此处是在图像中绘画检测效果 */
dl::image::draw_filled_rectangle(
(uint16_t *)face_ai_frameI2->buf,
face_ai_frameI2->height,
face_ai_frameI2->width, 0, 0, 40, 40);
}
else
{
printf("Something not moved\r\n");
}
esp_camera_fb_return(face_ai_frameI);
/* 以队列的形式发送AI处理的图像 */
xQueueSend(xQueueAIFrameO, &face_ai_frameI2, portMAX_DELAY);
}
}
}
}
/**
* @brief AI图像数据开启
* @param 无
* @retval 1：创建任务及队列失败；0：创建任务及对了成功
*/
uint8_t esp_motion_detection_ai_strat(void)
{
/* 创建队列及任务 */
xQueueFrameO = xQueueCreate(5, sizeof(camera_fb_t *));
xQueueAIFrameO = xQueueCreate(5, sizeof(camera_fb_t *));
xTaskCreatePinnedToCore(esp_camera_process_handler,
"esp_camera_process_handler", 4 * 1024, NULL,
5, &camera_task_handle, 1);
xTaskCreatePinnedToCore(esp_ai_process_handler, "esp_ai_process_handler",
6 * 1024, NULL, 5, &ai_task_handle, 1);
if (xQueueFrameO != NULL
|| xQueueAIFrameO != NULL
|| camera_task_handle != NULL
|| ai_task_handle != NULL)
{
return 0;
}
return 1;
}
上述原理非常简单：只需要在ai_task_handle任务下获取两张图像数据，然后通过AI计算判断这两个图像是否匹配。如果图像不匹配，则说明当前处于运动状态；如果图像匹配，则说明当前图像处于相对静止状态，最后，我们使用消息队列将当前图像数据传输至LCD进行显示。
63.3 下载验证
程序下载成功后，当检测到图像变化时，图像左上角有蓝色块闪烁。
