Wasserzähler - Selfmade

[pfried]

@jomjol Hallo jomjol, habe mir Deine letzte Version vom raspi-rolling geholt. Die funktioniert leider nicht, Da war ich wohl zu voreilig.... kann ich von irgendwo die vorige Version wieder herbekommen? Sorry!

[jomjol]

@pfried nimm die raspi-latest, die sollte funktionieren. Die rolling schaue ich mir morgen an.

[sissiwup]

Speicherplatz:

Um 4:00 starte ich den Container neu.
Dabei habe ich leider festgestellt, das auch andere Adapter gut abgehen, dazu aber ein anderer Thread.

Für eine Bilderkennung ist der Speicherplatz aber ok.
Ich habe noch ein weiteres KI-Projekt laufen, ich erkenne ob Personen auf meinen Cams sind. Der braucht locker das doppelte an Speicher, und das ohne Docker etc. und alten TF.

PS: Ich habe alles auf einen i5 mit 8GB Speicher laufen.

[sissiwup]

@Brati sagte in Wasserzähler - Selfmade:

Hallo,

sorry komme mir in dem Thread wie ein Dau vor, aber nachdem mir der Wasserversorger einen neuen Typ Wasseruhr verbaut hat, passt mein Impulsmodul nicht mehr und die ESP 32 Cam war schnell da.

IOBroker läuft bei mir auf einem NUC unter Debian. Bekomme ich das System da auch zum Laufen oder muss ich mich erstmal mit Docker beschäftigen? Ich verstehe leider nicht wie ich was im Linux installieren muss (die Cam bekomme ich hin).

Grüße

Brati

Hallo,

habe ich auch auf Debian am laufen. Habe aber mich dann doch für docker entschieden. Ist wirklich so viel einfacher.
Docker installieren (dafür gibt es div. Anleitungen). Der Rest steht in der Anleitung im Github.

[jomjol]

@pfried Fehler in raspi-rollling ist beseitigt und auf meinem Raspi getestet --> Läuft wieder

[coyote]

@sissiwup sagte in Wasserzähler - Selfmade:

Für eine Bilderkennung ist der Speicherplatz aber ok.
Ich habe noch ein weiteres KI-Projekt laufen, ich erkenne ob Personen auf meinen Cams sind. Der braucht locker das doppelte an Speicher, und das ohne Docker etc. und alten TF

Gibt es da einen Link/Anleitung etc. Sowas würde mich auch interessieren.

[sissiwup]

@coyote sagte in Wasserzähler - Selfmade:

@sissiwup sagte in Wasserzähler - Selfmade:

Für eine Bilderkennung ist der Speicherplatz aber ok.
Ich habe noch ein weiteres KI-Projekt laufen, ich erkenne ob Personen auf meinen Cams sind. Der braucht locker das doppelte an Speicher, und das ohne Docker etc. und alten TF

Gibt es da einen Link/Anleitung etc. Sowas würde mich auch interessieren.

Hallo,

leider noch nicht. Da muss auch vieles zusammenspielen.

• Ich speichere die Bilder täglich in ein Verzeichnis pro Kamera
• Ich nutze Linux (Debian)
• Ich habe zum abarbeiten eine Queue aufgesetzt.
• Dafür habe ich dann einen Server geschrieben, der die Bilder bearbeitet.
  (Das ist das kleinere Problem).
• Dann kommen PushOver-Nachrichten zum Einsatz

Ich kann gerne meinen Python-Code hier hochladen. Als Modelle nutze ich frei verfügbare aus dem Internet.

[sissiwup]

Die Ausschnitte müssen schon verdammt genau positioniert werden, damit er die Zahlen (meistens) gut erkennt.

Um Zählerstände zu finden, die nicht korrekt sind, nutze ich folgendes SQL (id wieder ersetzen):

SELECT * FROM `ts_string` t where id =2372 and val > (select min(v.val) from ts_string v where id=2372 and v.ts>t.ts) order by ts

PS: Falls ihr nicht in string sondern in number speichert, dann ts_string durch ts_number ersetzen.

[sissiwup]

Hallo,

eine Frage zur Ausrichtung und Auflösung:

Ich arbeite mit 800x600. Die Kamera habe ich auf dem Kopf stehen, da dann keine Schatten auf die Zeiger fallen (habe die ESP32 mit "Blitz").

Habt ihr bessere Erfahrungen mit anderen Auflösungen gemacht?

[jomjol]

@sissiwup 800x600 ist völlig ausreichend. Analogen Zeiger sehen auch gut aus. Ich würde dir empfehlen, die digitalen Ziffern etwas größer auszuschneiden (mehr Rand). Das CNN ist mit deutlich mehr Rand (10-20%) trainiert.

[Brati]

@sissiwup

So, nach gefühlt 24h lesen läuft der Docker Container und ist über Port 3000 erreichbar. Jetzt muss ich noch die Bibliotheken für den ino Sketch in Ordnung bringen und dann könnte es laufen puh...

Kann man den Wert eigentlich später über die simpleapi Schnittstelle direkt in IoBroker schreiben oder bleibt es beim parsen der HTML Seite?

Grüße Brati

[sissiwup]

@jomjol sagte in Wasserzähler - Selfmade:

@sissiwup 800x600 ist völlig ausreichend. Analogen Zeiger sehen auch gut aus. Ich würde dir empfehlen, die digitalen Ziffern etwas größer auszuschneiden (mehr Rand). Das CNN ist mit deutlich mehr Rand (10-20%) trainiert.

Hallo,

habe das grade probiert. Bei mir hatten die Ziffern 40x60

Habe sie auf 42x75 umgestellt.

Die 2. "0" erkennt er dann als 6 und die "3" als 9.
Vlt. stört der schwarze Rand-Schatten.

[sissiwup]

@Brati
Hallo,

ich nutze eine Java-Skript zum Aufruf und gleich zum speichern:
IP des Webservers: 192.168.1.13 - anpassen
Variable: vWasserzaehler - ggf. anpassen. Keine Umlaute!

Das Skript ist leicht abgewandelt das von @pfried (thx)

createState('javascript.0.vWasserzaehler',"");
 
schedule('*/10 * * * *', function () {
 
var url = "http://192.168.1.13:3000/wasserzaehler.html?usePreValue";
var req = require('request');
req(url, function(error, response, body) {
    if (body){
        log("Body OK","info");
        setState("javascript.0.vWasserzaehler",body.slice(0, 8));
    }
    else
    {
        log("Body fehlerhaft","warn");
    }
})
});

[jomjol]

@sissiwup Wenn du mir von jeder Ziffer (0, 1 ... 9) jeweils ca 3-4 Bilder schickst, kann ich sie in das Training von der Bilderkennung mit aufnehmen. Das sollte deinProblem lösen

[ecki945]

Ich habe heut morgen, nach erfolgreicher Justage der Kamera und Anpassung der config Datei mein System auch zum Laufen gebracht. 

Mit dem Parser Adapter habe ich nun einen Datenpunkt in IoBroker und kann die Daten aufzeichnen.

Bin gespannt wie stabil der Dockercontainer in meinem LXC Proxmox Container läuft.

Vielen Dank für die Untersützung.

[jomjol]

@ecki945 Gute Idee mit dem Kleber gegen Reflexionen!

[pfried]

@sissiwup Schau Dir nochmals das Bild bei Dir an, es kommt mir vor, dass das Bild "schräg" ist. Das ist mir passiert, als ich die Referenzpunkte nicht genau gesetzt hatte. Mein Bild sieht jetzt so aus:

PS.: Nochwas für alle, die Probleme mit dem "anlaufen" (Kondenswasser) des Wasserzähler haben. Habe vieles ausprobiert und auch einen Ventilator in das Gehäuse eingebaut, der verschlimmert aber die Sache noch. Ich verwende nun Wasser, welches ich auf das Schauglass aufbringe. Das hält nun schon sehr lange, da mein Zähler in einem dunklen, kalten Schacht installiert ist.

[sissiwup]

@jomjol sagte in Wasserzähler - Selfmade:

@sissiwup Wenn du mir von jeder Ziffer (0, 1 ... 9) jeweils ca 3-4 Bilder schickst, kann ich sie in das Training von der Bilderkennung mit aufnehmen. Das sollte deinProblem lösen

Hallo,
Schön wäre es, wenn er die Bilder unterschiedlicher Ziffern automatisch sammelt. Dauert ja doch ein paar Tage, bis alle Ziffern mal dran waren, wenn man nicht grade einen Gatenteich befüllt.

Dann könnte man auch ein eigenes Modell speziell für die eigenen Verhältnisse erstellen.

[jomjol]

@sissiwup Hallo sissiwup,
das tut das Programm auch schon. Du kannst es in der Config.ini aktivieren, indem du die Kommentierung vor der Zeile LogImageLocation entfernst, dann findest du die Bilder im entsprechenden log Verzeichnis:

[Digital_Digit]
names=ziffer1, ziffer2, ziffer3, ziffer4, ziffer5
Modelfile=./config/neuralnets/Train_CNN_Digital-Readout_Version_4.1.0.h5
LogImageLocation=./log/digital_digit
#LogNames=ziffer4, ziffer5

Wenn du nur die letzten Ziffern mitloggen willst, da sich die anderen eh nicht ändern, es sei den du versorgst ein ganzes Dorf, kann du über den Parameter LogNames noch festlegen, dass nur Bilder der aufgezählten Ziffern geloggt werden. Die Namen müssen zu den Bezeichnungen deiner ROIs passen.
Ziffern, die nicht zugeordnet werden konnten ("N") finden sich in "NAN".
Gruß,
jomjol

[sissiwup]

@jomjol sagte in Wasserzähler - Selfmade:

@sissiwup Hallo sissiwup,
das tut das Programm auch schon. Du kannst es in der Config.ini aktivieren, indem du die Kommentierung vor der Zeile LogImageLocation entfernst, dann findest du die Bilder im entsprechenden log Verzeichnis:

[Digital_Digit]
names=ziffer1, ziffer2, ziffer3, ziffer4, ziffer5
Modelfile=./config/neuralnets/Train_CNN_Digital-Readout_Version_4.1.0.h5
LogImageLocation=./log/digital_digit
#LogNames=ziffer4, ziffer5

Wenn du nur die letzten Ziffern mitloggen willst, da sich die anderen eh nicht ändern, es sei den du versorgst ein ganzes Dorf, kann du über den Parameter LogNames noch festlegen, dass nur Bilder der aufgezählten Ziffern geloggt werden. Die Namen müssen zu den Bezeichnungen deiner ROIs passen.
Ziffern, die nicht zugeordnet werden konnten ("N") finden sich in "NAN".
Gruß,
jomjol

Super, Danke. Probiere ich aus.