《DNESP32S3使用指南-IDF版_V1.6》第六十三章 运动侦测实验

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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;

/**

* @brief       摄像头图像数据获取任务

* @param       arg：未使用

* @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。