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用人工智能保護森林

2022-11-14 | zip | 2.84 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

描述

如果森林從大氣中吸收的碳多于釋放的碳,則森林被認為是碳匯。

森林是穩定氣候的力量。它們調節生態系統、保護生物多樣性、在碳循環中發揮不可或缺的作用、支持生計并提供能夠推動可持續增長的商品和服務。

森林在氣候變化中的作用是雙重的。它們既是溫室氣體排放的原因,也是解決方案。全球約 25% 的排放來自土地部門,這是僅次于能源部門的第二大溫室氣體排放源。其中大約一半(每年 5-10 GtCO2e)來自森林砍伐和森林退化。

森林也是應對氣候變化影響的最重要解決方案之一。每年約有 26 億噸二氧化碳被森林吸收,占燃燒化石燃料釋放的二氧化碳的三分之一。估計表明,全世界有近 20 億公頃退化土地——面積相當于南美洲的面積——為恢復提供了機會。因此,增加和維護森林是應對氣候變化的基本解決方案。[來源]

森林最常受到野火和森林砍伐的影響。

野火是農村或城市地區植被區域的不受控制的火災,而叢林大火是指叢林中無法控制的火災。叢林大火/野火會迅速燒毀數百萬英畝的土地,并會以它們的方式摧毀一切——樹木、房屋、動物和人類。

我們通常聽說加利福尼亞的野火。野火也發生在其他州和國家。截至 2020 年 9 月 25 日:

  • 超過 440 萬英畝的土地在 10 個州被燒毀,僅在加利福尼亞就有 330 萬英畝。
  • 數十人死亡。
  • 超過 4,000 座建筑物被摧毀。
  • 近 50 萬人逃離家園。澳大利亞很容易發生威脅性的叢林大火。

從 2019 年 9 月到 2020 年 3 月,當最后一場大火被撲滅時,澳大利亞發生了歷史上最嚴重的叢林大火之一。2019 年是澳大利亞創紀錄的最熱年份,叢林大火季節從 2019 年 6 月開始。這在全國各地造成了大規模破壞,每個州和領地都發生火災。截至 2020 年 1 月 6 日:

  • 1 月 6 日星期一,澳大利亞新南威爾士州發生了大約 136 起火災。
  • 新南威爾士州有超過 4.8 億只動物死亡。
  • 該國六個州總共燒毀了超過 1500 萬英畝土地。
  • 官員們說,在這個火災季節,全國有 24 人喪生。

氣候變化導致的炎熱天氣使森林和植被更加干燥,因此更容易燃燒。結果,平均野火季節比幾十年前長了三個半月,西部每年的大火數量增加了兩倍。消息人士稱,未來野火將變得更加嚴重。

氣候變化可能是更嚴重的野火/叢林大火的原因,但這場災難也會導致氣候變化,導致溫室氣體排放無法控制。一氧化碳和二氧化碳以危險的大量釋放,這對人類和環境都是有害的。

當木材的采伐、運輸、加工、購買或銷售違反國家或地方法律時,就會發生非法采伐和相關貿易。當森林被清除以種植油棕等種植園時,也會發生這種情況。由于對木材、紙張和衍生產品(包括包裝)的需求不斷增加,存在非法采伐。

非法采伐不僅給森林留下了明顯的破壞痕跡——古樹曾經矗立的大洞——它剝奪了當地社區和負責任公司的經濟生計。[來源]

非法采伐對環境的影響包括森林退化、生物多樣性喪失和溫室氣體排放,從而導致全球氣候變化。

目標/目的

該項目的目的是通過使用 QuickLogic QuickFeather 開發套件和 SensiML Analytics Toolkit 分析實時音頻檢測野火和非法伐木。

QuickFeather 板將由可充電電池 - 鋰離子電池供電。

硬件設置

QuickLogic QuickFeather 開發套件

QuickFeather開發套件是一個小型系統,非常適合支持下一代低功耗機器學習 (ML) 的物聯網設備。與其他基于專有硬件和軟件工具的開發套件不同,QuickFeather 基于開源硬件,與 Adafruit Feather 外形兼容,并且圍繞 100% 開源軟件(包括 Symbiflow FPGA 工具)構建。

QuickFeather 由 QuickLogic 的 EOS? S3 提供支持,這是首款完全支持 Zephyr RTOS 且支持 FPGA 的 Arm Cortex?-M4F MCU

6V 3.5W 太陽能電池板

我將使用 6V 3.5W 太陽能電池板為 QuickLogic QuickFeather 開發套件供電。

配置您的 QuickFeather 開發工具包

在開始之前,您應該使用最新的數據收集固件刷新 QuickFeather 開發套件,以便與 SensiML Data Capture Lab 一起使用。您可以從這里下載二進制文件。

在這個項目中,我們將使用簡單流 - 音頻數據收集二進制文件。

您可以從位于https://github.com/QuickLogic-Corp/qorc-sdk的 qorc github 存儲庫中的數據收集源構建自己的二進制文件。

使用 Data Capture Lab 記錄數據需要 Data Collection 固件。運行知識包時禁用數據收集。

確保您的系統上安裝了 Python;建議安裝 Python 3.6 或更新版本。

您將需要 QuickLogic 的 TinyFPGA Programmer 來刷新您的設備。當您下載 TinyFPGA Programmer 時,您需要使用 git 從 github 克隆 repo。下載 repo 的 zip 版本可能會導致意外結果。

用于git clone下載 TinyFPGA Programmer,git clone --recursive https://github.com/QuickLogic-Corp/TinyFPGA-Programmer-Application.git然后pip3 install tinyfpgab安裝 Python 庫。

將固件文件放在 TinyFPGA 編程器目錄中,該目錄還包含tinyfpga-programmer-gui.py. 通過 USB 插入設備并按下 QuickFeather 上的“重置”按鈕。LED 將呈藍色閃爍五秒鐘。在 LED 仍在快速閃爍時按下“用戶”按鈕。按下“用戶”按鈕后,LED 將開始閃爍綠色,并且閃爍的速度會像“呼吸”一樣緩慢。這意味著設備處于上傳模式。如果 LED 沒有閃爍綠色,請重復此步驟。

當 LED 閃爍綠色時,通過運行以下命令將數據收集二進制程序編程到 QuickFeather 中:

python /Your-directory-path-to-TinyFPGA-Programmer/tinyfpga-programmer-gui.py --port COMX --m4app /Your-directory-path-to-binary/quickfeather-audio-data-collection-uart.bin --mode m4

如果固件文件和固件文件tinyfpga-programmer-gui.py在同一目錄中,那么您可以通過運行以下命令來刷新 QuickFeather:

python tinyfpga-programmer-gui.py --port COMX --m4app quickfeather-audio-data-collection-uart.bin --mode m4

在運行此命令之前,請確保在命令提示符中將目錄更改為 TinyFPGA 程序員的目錄。

COMX 是 QuickFeather 的 COM 端口您可以通過轉到控制面板中的設備管理器中的端口來檢查端口號(如果您使用的是 Windows 操作系統)。

刷新固件后,按“重置”按鈕加載新應用程序。LED 應閃爍藍色五秒鐘,然后在完成后關閉。

SensiML 數據采集實驗室

Data Capture Lab 是一個成熟的時間序列傳感器數據收集和標記工具,它帶來了開發人員在編程工具中習慣的自動化數據集管理水平,但迄今為止在邊緣 ML 軟件中嚴重缺失。SensiML 的方法側重于允許開發人員將數據集構建為可以根據需要輕松維護、修改、探索、擴展和導出的持久知識產權 (IP)。為建模過程提供的良好數據可轉化為良好的 ML 推理代碼作為輸出。[來源]

設置數據采集實驗室

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首先,創建一個新帳戶并下載相應的 DCL 軟件。下載軟件后,登錄您的帳戶。

創建一個新項目并將其保存在 SensiML 項目目錄中。

默認情況下,QuickFeather 固件的 Simple Streaming 版本使用硬件 UART。這意味著必須使用 USB 轉 TTL 串行適配器或另一個 Feather/Wing 進行通信。

打開項目后,單擊切換模式并打開捕獲模式。

設備插件是描述 DCL 如何從您的設備收集數據的屬性列表。例如,設備插件可能包含您的設備支持的采樣率列表。這允許 DCL 從任何已構建為接受以下支持的參數的設備收集數據。

您可以從此處下載簡單流協議的 example.SSF 文件。Data Capture Lab 允許您通過.SSF 文件通過菜單項Edit Import Device Plugin ... 導入設備插件...接下來,您將能夠選擇您的插件協議。

配置您的傳感器并設置適當的采樣率。我們將在這個項目中使用麥克風。

QuickLogic QuickFeather 開發套件中的麥克風是英飛凌 IM69D130 MEMS 麥克風,其靈敏度為 -36.0 dBFS,信噪比為 69 dB(A)。

捕獲數據

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在 DCL 軟件右側的硬件設置中,將 Capture Method 設置為 Live Stream Capture,將連接方法設置為 Serial Port。

插入連接到 QuickFeather 開發套件的 USB 轉 TTL 串行適配器后,選擇“查找設備”選項并單擊掃描設備。選擇適當的 UART COM 端口并連接您的設備。

如果它最初不起作用,請嘗試拔下轉換器并將其重新插入,或者斷開并重新連接。

標簽設置中,為您正在錄制的事件創建一個標簽。在這種情況下,標簽是Fire。在此之后,選擇當前記錄的元數據。為元數據創建了一個并添加了兩個值,它們是。FellingNormalclassTrainTest

準備好后,按Begin Recording捕獲您的數據。

完成該過程后,切換到標簽資源管理器模式并選擇項目資源管理器。在其中,選擇文件并確保數據準確地表示標簽。為此,請將您的數據分成多個段。對項目資源管理器中的所有相關文件重復該過程。

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轉到文件菜單并選擇關閉文件選項后,您現在可以使用 Analytics Studio 從捕獲的數據生成模型。

DCL 中保存的數據會自動上傳并存儲在云端。

分析工作室

SensiML Analytics Studio 是 SensiML 軟件套件的核心,它使用您的標記數據集,使用 AutoML 和廣泛的邊緣優化特征和分類器庫快速生成高效推理模型。使用基于云的模型搜索,Analytics Studio 可以在幾分鐘或幾小時內將標記的原始數據轉換為高性能邊緣算法,而不是像手動編碼那樣幾周或幾個月。Analytics Studio 使用 AutoML 來解決機器學習算法預處理、選擇和調整的復雜性,而無需依賴專家手動定義和配置這些無數選項。

無論是經驗豐富的 ML 專家還是只是學習數據科學的基礎知識,Analytics Studio 都提供了一種工具,可以顯著提高您的嵌入式算法開發效率。[來源]

訓練模型

轉到Analytics Studio并登錄您的帳戶。選擇您現在在 Data Capture Lab 中創建的項目。

要訓??練模型,我們必須首先以 Query 的形式告訴 Analytics Studio 我們要使用哪些數據。這可以通過單擊Prepare Data選項卡并輸入名稱、會話、標簽、相關元數據、傳感器以及如何繪制它來完成。保存后數據集應該會出現在右側,我們可以看到每個標簽中有多少段。

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可以通過轉到Build Model選項卡并輸入名稱、剛剛創建的查詢、窗口大?。ㄊ蛊渑c傳感器的捕獲率大小相同)、優化指標(f1-score 最平衡)來構建管道,以及分類器大小,它限制了模型的大小,非常適合加載到 ROM 受限的芯片上。單擊Optimize將通過并構建模型,并且根據數據集的大小,可能需要一段時間才能完成。

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生成知識包

此項目的最后一步是將機器學習模型部署到您的 QuickLogic QuickFeather 開發套件。這可以通過獲取知識包來完成。對于這個項目,我們將以二進制形式下載模型。在“下載模型”選項卡中,選擇您剛剛使用以下設置優化的管道,如下圖所示。

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下載 zip 文件并將二進制文件解壓縮到包含tinyfpga-programmer-gui.py. 按照用于刷新簡單流固件的相同步驟進行操作。

打開波特率為460800的串口監視器,就可以看到模型的分類輸出了。

您可以使用 SensiML 測試應用程序檢查機器學習模型識別的準確性。

我目前在下載知識包時遇到問題,因此目前無法制作工作視頻我已經在討論區尋求幫助。但是我會盡力在知識包可用時上傳視頻。

未來更新

  • 由于斯里蘭卡的持續封鎖,我無法購買 Adafruit Huzzah32 - ESP32 Feather 板。

未來,我想:

  • 將 Adafruit Huzzah32 - ESP32 Feather 板與 QuickFeather 開發套件結合使用,并將此概念驗證 (PoC) 轉變為物聯網概念驗證。
  • 在各種情況下測試機器學習模型,并將可變數據輸入機器學習模型以提高其準確性。
  • 用更高的采樣頻率試驗我的機器學習模型。
  • 通過顯示狀態來改進我的項目。
  • 添加 GPS 和警報系統以提醒和共享處于危險中的位置。
  • 找到一種自動為為 QuickFeather 開發板供電的鋰離子電池充電的方法。

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