UPDATE 31.10.: Amazon Alexa - ioBroker Skill läuft aus ?

[intruder7]

@jomjol :+1:
habs jetzt mal um 20 % verkleinert und die zahlen zentriert.
jetzt passt es. wie es ist wenn sich was bewegt kann ich noch nicht sagen

[jomjol]

@intruder7 Super!

Training vom CNN ist auch fertig. Ich habe den Random-Zoom-Faktor im Training von +/-10% auf +/-40% vergrößert. Gesamtes System ist unter neuen Ordner "Experimental" abgelegt:
https://github.com/jomjol/water-meter-system-complete/tree/master/experimental
Du musst aber nur zwei Dateien für die digitalen Ziffern unter \lib\DL_model_digital_counter austauschen (.bin & .json)

[intruder7]

@jomjol
hab nur die beiden Dateien getauscht.
Ergebnis

[jomjol]

@intruder7 Kannst du mir das Bild von der falschen 2 schicken? Bleib dann erstmal bei der alten Version - scheint stabiler, wenn auch für mich noch nicht ganz klar.

[intruder7]

@jomjol
falsche zwei:grinning:

[jomjol]

@intruder7 Habe sie gerade bei mir durchgelassen (neu trainiertes CNN) - zeigt die richtigen Werte. Wenn du wieder ein paar falsche Ziffern hast, schicke sie mir einfach.

[intruder7]

@jomjol
ja hatte die Koordinaten noch um ein paar Pixel verschoben. Dann ging es auch bei mir. Mal schauen wie es die nächsten Tage läuft. Das allignment musst du dir unbedingt nochmal anschauen. Hatte ich bei mir deaktiviert. den Referenzpunkt "ZF" z.B. gibt es bei mir nicht. Willst du die Sache mit dem Dockerimage noch umsetzen?

[jomjol]

@intruder7 Mit Docker kenne ich mir gar nicht aus. Versuche mich gerade an einer Step-By-Step Anleitung für einen Ubuntu-Server in VirtuellBox.

Habe aber noch Problem mit der Installation von OpenCV, genau das, was ich für das Alignment benötige.

[intruder7]

@jomjol ja das war tricky. da fehlte glaub ich get und cmake

[intruder7]

Hey @jomjol, ich glaube dieses Projekt ist absolut nicht alltagstauglich. Habe den ganzen Server jetzt zwar auch in einen Docker bekommen. Aber auch dieses nur mit großen Schwierigkeiten. Tensorflow nur mit einer bestimmten Version u.s.w. Hatte noch ein bisschen was umgelötet. Damit hat natürlich die ganze Zentrierung von vorne begonnen.

die "4" erkennt er nicht und hier geht es tasächlich um Pixel! Mal erkennt er eine "3" dann wieder eine "1". Je nachdem wie ich die "4" positioniere. Was soll denn erst passieren wenn die Zahlen tatsächlich rotieren?
Das hat sich tatsächlich super angehört aber so absolut nicht umsetzbar. Ich denke, ich werde hier auf einen Impulsgeber umsteigen um den Wasserverbrauch zu zählen.
Schade
Für dich nochmal die aktuellen Zahlen

[coyote]

@intruder7 sagte in Wasserzähler - Selfmade:

Ich denke, ich werde hier auf einen Impulsgeber umsteigen um den Wasserverbrauch zu zählen.

Willst du da was fertiges nehmen oder sowas wie im Homematic Forum, der Eigenbau von Eugen (Funkleuchtturm)?

[intruder7]

@coyote
Hatte dieses im Auge
Link Text
mit dem HM-ES-TX-WM

[jomjol]

@intruder7 Schade! Mit den Ziffern habe ich tatsächlich an wenigsten Probleme. Aber natürlich sind sie auch genau mit meinen Ziffern geteached.
Ich bin gerade im Familieurlaub und der WAF Faktor erlaubt keine größeren Aktivitäten am Wasserzähler.
Habe Interesse an dem docker Container. Kannst du mir das Dickerfile schicken?

[lutzer]

Sehr coole Idee, werde ich im Herbst erst testen können aber mach ich definitiv.
Ich hatte so was schon lange gesucht, also Bilderkennung. Denn ich habe da noch mehr Anwendungen.
Einmal der Druckwächter vom Kamin (https://www.leda.de/produkte/elektronik/luc/). Da hole ich mir zwar den Schaltzustand vom ISG der Wärmepumpe aber die Tamperatur im Kamin ist ja auch noch nett.
Dann die Staubsaugeranlage (http://www.bvc-zentralstaubsauger.de/zentralstaubsauger/details/), da ist ja ein nettes Display dran, aber das Ding hängt in der Garage ganz hinten ;)
Und dann soll noch eine Klimaanlage her, die wird sicher auch nicht so smart sein wie man es heute braucht.
Im Prinzip alles wo man von Analog auf Digital möchte.

Also du siehst weiter machen lohnt sich. :+1:

[coyote]

@intruder7 ok gut, dass wäre ja dann Eugens Lösung mit dem HM Modul dran. Das HM Modul bräuchte ich nicht, könnte den Zähler direkt an ein Wired Modul hängen

[intruder7]

@jomjol
naja schicken wird schwierig. sind mehrere 100MB. Ich schaue mal ob ich es irgendwie über google drive freigeben kann.

[intruder7]

Guten Morgen,
habe den Zähler oder die Ausleseeinheit jetzt 2 Tage laufen gelassen. Ich frage mit dem Parser adapter die Seite vom Server alle 30 sec ab und parse mir das Ergebnis da raus. Gelogt werden sie mittels sql Adapter. Was mir aufgefallen ist.

1. die Werte springen teilweise durch falsche Erkennung der Zahlen. Sieht man hier sehr gut.
   Auch die analogen Werte springen. Wobei ich nicht weiß ob es hier an der Spiegelung der LED´s liegt.

Habe den Punkt in einen Verbrauchswerte Skript mit eingebunden welches natürlich total unbrauchbare Werte liefert durch das vor und zurück.
2. Wenn aus irgendwelchen Gründen der ESP vom Server nicht erreichbar ist oder ein unbrauchbares Bild liefert weil WLAN zu schlecht , beendet sich der ganze Server. Das ist natürlich auch ungünstig. Das müsste irgendwie abgefangen werden.

Ich teste weiter

[jomjol]

Ich habe inzwischen auch ein Docker Image zu vereinfachten Installation der Bildverarbeitung erzeugt: https://hub.docker.com/r/jomjol/wasserzaehler

In Summe ist das Projekt jetzt aufgrund technischer Limitationen in NodeJS auf Python umgestellt worden - die Links im allerersten Post habe ich upgedated.

Viel Spass beim Ausprobieren und bitte gerne Feedback an mich.

Gruß,
jomjol

[mcchickents]

Hi das mit dem Docker Image hört sich ja super an, werde ich mir heute Abend anschauen.
Ist es jetzt eigentlich möglich als Hardware den ESP 32 zu verwenden hat das schon jemand zum laufen bekommen?

Gruß Julian

[jomjol]

@mcchickents Prinzipiell ja. Ich habe mir probehalbe ein ESP32-CAM Modul gekauft (China ca 5 EUR, Amazon ca. 12 EUR), das ist ein ESP32 mit OV2640-Kamera. Bilder von der Kamera habe ich, aber die Ansteuerung der LEDs ist noch nicht implementiert, da ich im Urlaub bin und dort keine LEDs-Strips mit habe :-).
Habe jetzt die letzten beiden Wochen mit dem Docker Container und der Einbindung von Tensorflow zugebracht - musste einiges neu Lernen und Tensorflow ist etwas spezifisch, was die HW angeht. Ich wollte es unbedingt auf meiner Synology-DS zum Laufen bringen und die hat nur einen einfachen Intel-Prozessor.
Gruß, jomjol