Детекторы

DIY регистратор молний

15.06.2021 20:16:32 |

Автор: admin

Автор: Alex Wulff (из-за глюков хабраредактора не получилось оформить как перевод)

К старту курса о разработке на С++ мы перевели статью о персональном регистраторе молний небольшом устройстве, сообщающем об ударах молнии поблизости. Оно даже сообщает, на каком расстоянии ударила молния; при этом, по словам автора, собрать его самому обойдётся дешевле, чем купить в магазине. Ещё один очевидный плюс вы сможете отточить свои умения в схемотехнике.

В основу устройства положен детектор молний AS3935 с ВЧ-каналом производства DFRobot. Детектор обнаруживает электромагнитное излучение молнии и с помощью специального алгоритма преобразовывает эту информацию в информацию о расстоянии до удара.

Датчик может обнаруживать удары молнии на расстоянии до 40 км (25 миль) и определять расстояние до места удара молнии с точностью до 4 км (2,5 мили). Сам датчик довольно надёжен, но может срабатывать неверно, если устройство находится на открытом воздухе. Самодельное устройство может работать не так надёжно, как коммерческий регистратор молний.

Материалы

микроконтроллер-жучок (beetle) DFRobot #DFR0282. Это плата Arduino Leonardo очень малых размеров;
Gravity: датчик расстояния до молнии DFRobot #SEN0290;
зарядное устройство для литиевых аккумуляторов DFRobot #SEN0290;
аккумулятор LiPo, 500 мАч Amazon #B00P2XICJG;
пьезодинамик 5В, например Amazon #B07GJSP68S;
маленький скользящий переключатель;
монтажный провод (одно- или многожильный).

Инструменты

компьютер с бесплатным ПО Arduino IDE.
паяльник и припой;
пистолет для горячего клея;
машинка для зачистки концов провода от изоляции;
3D-принтер (не обязательно).

1. Разработка схемы соединений

Схема устройства проста. Информация с датчика молнии передаётся по линиям SCL и SDA, плюс к этому одно соединение предусмотрено для звукового сигнала. Устройство питается от литий-ионного полимерного аккумулятора (LiPo), поэтому я решил встроить в схему зарядное устройство для такой батареи.

Рисунок A

Схема устройства показана на рисунке A. Обратите внимание, что аккумуляторная батарея LiPo соединяется с зарядным устройством через штекерно-гнездовые разъёмы JST и не требует пайки.

2. Сборка схемы

Для сборки устройства лучше всего применить так называемую технику свободной сборки. Детали не крепятся к подложке (например к перфорированной плате) а просто соединяются проводами (рис. Б). Так устройство собирается гораздо быстрее и получается меньше по размеру. Правда, страдает эстетика... Но сомнительную эстетику никто не увидит, если сборку закрыть напечатанным на 3D-принтере корпусом. На видео выше показано, как я собрал схему методом свободной сборки.

Подсоедините жучок к зарядному устройству

Отпаяйте зелёные клеммы от зарядного устройства LiPo. Они бесполезны, но занимают пространство. Соедините положительную (+) и отрицательную (-) клеммы зарядного устройства аккумуляторной батареи LiPo с положительной (+) и отрицательной () клеммами на лицевой части жучка. По этим проводам первичное напряжение батареи LiPo будет подаваться непосредственно на микроконтроллер. Технически жучку требуется 5В, но от напряжения 4В батареи LiPo он всё равно будет работать.

Подключение датчика молнии

Обрежьте входящий в комплект четырёхконтактный кабель так, чтобы от провода осталось примерно 5 см. Зачистите концы и подключите кабель к датчику молнии, выполнив следующие соединения:

положительную (+) клемму на датчике молнии соедините с положительной (+) клеммой на жучке;
отрицательную () клемму на датчике молнии соедините с отрицательной (-) клеммой на жучке;
контакт синхронизации (C) на датчике молнии соедините с колодкой SCL на жучке;
контакт данных (D) на датчике молнии соедините с колодкой SDA на жучке.

Контакт IRQ на датчике молнии также должен быть соединён с колодкой RX на жучке. Соединение должно подходить к аппаратному прерывателю на жучке; колодка RX (контакт 0) единственный оставшийся контакт, поддерживающий прерывание.

Подключение зуммера

Подключите короткий провод зуммера к отрицательной () клемме на жучке (земля), а длинный провод к контакту 11. Сигнальный вывод зуммера должен быть подключён к выводу PWM (для обеспечения максимальной гибкости), здесь идеально подходит контакт 11.

Подсоединение переключателя

Подсоедините к аккумуляторной батарее переключатель. Он будет включать и выключать устройство. Сначала припаяйте два провода к соседним клеммам переключателя. Поскольку соединения переключателя довольно хрупкие, после пайки я также закрепил их горячим клеем.

Рисунок Б

Обрежьте красный провод на аккумуляторной батарее примерно наполовину и к каждому концу припаяйте провода от выключателя. Эти соединения показаны с правой стороны на рисунке Б. Обязательно закройте открытые участки провода термоусадочной трубкой или залейте горячим клеем, так как они могут соприкоснуться с одним из заземляющих проводов и привести к короткому замыканию. После подсоединения переключателя к зарядному устройству можно подключить аккумулятор.

Окончательная компоновка

Рисунок В

Последний шаг избавляемся от беспорядочного скопления проводов и компонентов и приводим устройство в более презентабельный вид (рис. В). Это нужно делать аккуратно, чтобы не переломить провода. Приклейте горячим клеем зарядное устройство LiPo к верхней части батареи LiPo, затем сверху приклейте жучок. И последнее действие: приклейте к самому верху датчик молнии. Зуммер я вывел на сторону, как показано на рисунке В. В результате получилось несколько скреплённых между собой плат с торчащими из них проводами. Выводы переключателя я также оставил свободными, чтобы позже вставить их в корпус, распечатанный на 3D-принтере.

3. Программирование микроконтроллера

Запустите на компьютере Arduino IDE и убедитесь, что в меню ToolsBoard (ИнструментыПлата) выбрано значение Leonardo. Загрузите и установите библиотеку для датчика молнии. Затем скачайте код проекта и загрузите его на жучок. Программа предельно проста и очень легко настраивается.

Обнаружив молнию, устройство сначала подаст несколько звуковых сигналов, чтобы предупредить об ударе молнии поблизости, а затем подаст определённое количество звуковых сигналов, соответствующее расстоянию до молнии в километрах. Если молния находится на расстоянии менее 10 км (6,2 мили), детектор подаст один длинный звуковой сигнал. Если расстояние превышает 10 км (6,2 мили), расстояние будет поделено на 10, округлено, и устройство подаст соответствующее полученному числу количество сигналов. Например, если молния ударит на расстоянии 26 км (16 миль), то сигнала будет три.

Программное обеспечение запускается прерываниями от датчика молнии. Когда он обнаружит электромагнитное излучение от удара, на контакт IRQ подаётся высокое напряжение, оно вызывает прерывание в микроконтроллере. Датчик также может посылать прерывания для событий, не связанных с ударом молнии, например при превышении порогового уровня помех/шума.

В этом случае нужно отойти с детектором подальше от электронных устройств. Исходящее от таких устройств излучение может "забить" сравнительно слабое излучение удалённого удара молнии.

4. Распечатка корпуса на 3D-принтере (не обязательно)

Рисунок Г

Рисунок Д

Рисунок Е

Корпус для устройства разработал я сам. Файлы для 3D-печати можно загрузить здесь. (рис. Г, Д). Верхняя часть корпуса прищёлкивается к нижней, никакого специального оборудования не требуется. Корпус достаточно просторный, чтобы в нём могло поместиться и ваше устройство, если вы будете собирать его по-другому (рис. Д). В любом случае вам ничего не мешает спроектировать аналогичный корпус самому:

определите габариты устройства;
спроектируйте устройство в программе CAD (мне нравится Fusion 360 студенты могут получить её бесплатно);
создайте корпус, перетащив профиль из модели устройства. Допуска в 2 мм будет вполне достаточно.

Обнаружение ударов молнии

Поздравляем, теперь у вас есть работающий регистратор молний! Как проверить, работает ли устройство? Ответ очевиден дождитесь грозы. Не знаю, насколько надёжен датчик, но мой сработал с первого раза.

Заряжать устройство очень просто достаточно подключить microUSB-кабель к зарядному устройству LiPo и дождаться, когда индикатор зарядки загорится зелёным цветом. Во время зарядки устройство должно быть включено, иначе энергия не будет поступать в аккумулятор!

Внесение изменений

Регистратор молнии можно сделать более полезным и удобным в использовании, если внести в программное обеспечение определённые изменения:

другие звуковые сигналы: чтобы устройство звучало приятнее, используйте библиотеку звуков Tone.h;
спящий режим: микроконтроллер ATmega32u4 (чип, на основе которого работает жучок) поддерживает аппаратные прерывания в спящем режиме. Устройство можно перевести в спящий режим, и любое поступившее от датчика молнии, событие заставит датчик реагировать. Спящий режим может значительно продлить срок службы батареи.

Этот материал показывает, что умение разрабатывать программы на С++, работа с электроникой, даёт широкие возможности и может быть полезна в самых разных сферах: представьте, например, что вы часто бываете на природе тогда о грозе лучше знать заранее и даже за километры, но не нужно дорогого оборудования. Если вам нравится чувствовать, как вы управляете железом, идущим по микросхемам током, то вы можете присмотреться к нашему курсу о разработке на С++, где студенты готовятся к началу карьеры разработчика ПО на этом сложном и мощном языке.

Узнайте, как прокачаться и в других специальностях или освоить их с нуля:

Другие профессии и курсы

ПРОФЕССИИ

КУРС

Подробнее..

Категории: Diy или сделай сам , Разработка под arduino , Diy , C++ , Блог компании skillfactory , Схемотехника , Электроника , Электроника для начинающих , Arduino , Погода , Детекторы , Skillfactory , Молнии , As3935

Перевод Методы кардинального расширения поисков тёмной материи

09.12.2020 20:22:50 |

Автор: admin

Физики планируют не пропустить ни одной возможности: не воздействует ли тёмная материя на разные виды детекторов, не изгибает ли свет звёзд, не разогревает ли ядра планет и не откладывается ли в камнях.

Диаграмма вариантов массы частиц тёмной материи (кликабельно)

С тех пор, как в 1980-х согласились с тем, что большая часть массы Вселенной невидима для нас, и что эта тёмная материя должна удерживать галактики от разрушения и формировать посредством гравитации облик всего космоса, экспериментаторы охотились за этими несветящимися частицами.

Сначала они начали поиски тяжёлой и медленной формы тёмной материи под названием слабовзаимодействующие массивные частицы (weakly interacting massive particle, WIMP) вимпы. Этот ранний кандидат был одним из самых предпочтительных вариантов, подходящих на роль потерянной космической материи он мог решить ещё одну, отдельную загадку из физики частиц. Десятилетиями физики строили всё более крупные мишени в виде кристаллов и многотонных резервуаров с экзотическими жидкостями, надеясь уловить редкое мельтешение в атомах, происходящее после столкновения с вимпами.

Но детекторы оставались безмолвными, и физики всё чаще начинают размышлять о более широком диапазоне возможностей. С более массивной стороны спектра, по их словам, невидимая материя Вселенной может комковаться, образуя чёрные дыры весом со звёзды. Другая крайность состоит в том, что тёмная материя может распространяться в виде тонкой дымки из частиц, легче электрона в тысячи триллионов триллионов раз.

Новые гипотезы приносят с собой и новые методы обнаружения. Кэтрин Цюрек, физик-теоретик из Калифорнийского технологического института, говорит, что если в текущих экспериментах с вимпами мы ничего не увидим, то значительная часть исследований в этой области сместится к этим новым экспериментам.

И работы уже начаты. Вот несколько из множества новых рубежей поиска тёмной материи.

Между электроном и протоном

У вимпов хватило бы массы, чтобы наподобие шара для боулинга сбивать с места целые атомы. Но на тот случай, если тёмная материя легче, в некоторых экспериментах готовят более лёгкие кегли.

Несильный дождик из частиц тёмной материи, весящих меньше протона, мог бы иногда выбивать электроны из содержащих их атомов. Первый эксперимент, разработанный специально для улавливания подобной тёмной материи это Sub-Electron-Noise Skipper CCD Experimental Instrument (SENSEI), использующий технологию, похожую на ту, что работает в цифровых камерах. Она усиливает сигналы от неожиданно ускоренных электронов, появляющихся внутри вещества.

Когда прототип SENSEI включили, разместив в нём одну десятую грамма кремния, тёмной материи он не нашёл. И всё равно полученные результаты, опубликованные командой в 2018 году, сразу же исключили определённые модели.

Как только мы его включили, мы сразу получили лучшие в мире ограничения, сказала Тьен-Тьен Ю, физик из Орегонского университета, член команды SENSEI. Потому что раньше ограничений вообще не было.

Недавние результаты двухграммовой версии эксперимента SENSEI расширили эти ограничения, и теперь Ю с коллегами готовятся к реализации десятиграммовой версии в подземной лаборатории Канады, вдали от вмешивающихся в ход событий космических лучей. Другие группы разрабатывают альтернативные недорогие версии экспериментов, нацеленные на подобные легко достижимые результаты.

В сторону облегчения

Если тёмная материя окажется ещё легче, или не будет восприимчивой к электрическим зарядам, она не будет выбивать электроны. Цюрек провела мозговой штурм методов, которые позволили бы даже такой мелкотне выдать своё присутствие, повлияв на группы частиц.

Представьте себе блок кремния в виде матраса, пружины которого это атомные ядра. Если бросить в такой матрас мелкую монетку, говорит Цюрек, то ни одна из пружин особо не сдвинется с места. Однако монетка вызовет волну, которая затем пройдёт через множество пружин. В 2017 году она предположила, что аналогичное возмущение, вызываемое тёмной материей, может порождать звуковые волны, немного разогревающие систему.

Один из проектов, идущих по этому пути, Tesseract, работает сейчас в подвале Калифорнийского университета в Беркли. Он ищет волны, порождённые частицами тёмной материи, сходными по весу с теми, что ищет SENSEI. Однако будущие варианты эксперимента теоретически позволят искать частицы и в тысячу раз более лёгкие.

Однако есть и более лилипутские возможности. Тёмная материя может состоять из аксионов частиц настолько лёгких, что они больше похожи на волны, чем на частицы. Это заодно решило бы загадку сильного ядерного взаимодействия. Недавно Axion Dark Matter Experiment (ADMX) начал искать аксионы, распадающиеся на пары фотонов в мощнейшем магнитном поле. Начинают работу и несколько других схожих экспериментов.

Некоторые эксперименты нацелены и на ещё более лёгкие частицы. Самая малая масса, которой теоретически может обладать частица тёмной материи это в тысячу триллионов триллионов раз меньше, чем масса электрона. Это была бы частица с волной чрезвычайно малой энергии, и с длиной волны, сравнимой с диаметром небольшой галактики. Ещё менее весомые частицы были бы слишком размазаны в пространстве и не могли бы объяснить, почему галактики не разваливаются.

Подсказки свыше

Пока одни экспериментаторы готовят следующее поколение аппаратов, намереваясь установить прямой контакт с тёмной материей, другие планируют прочёсывать небеса в поисках непрямых её признаков.

Считается, что галактики и звёзды создают огромные облака тёмной материи, которые гравитационно притягивают видимую материю. Однако если существуют мелкие скопления тёмной материи, им такого сделать бы не удалось. Эти скромные комочки были бы абсолютно тёмными, но всё равно изгибали бы проходящий мимо звёздный свет. Одна группа исследователей ищет признаки подобного линзирования звёздного света комочками тёмной материи в данных работающего сейчас космического телескопа Гайя.

Сквозь нашу галактику движутся тёмные структуры, сказала Анна-Мария Таки, физик из Орегонского университета, один из членов этой группы. При движении они искажают местоположение, движение и траектории источников света.

Предварительные результаты, опубликованные в сентябре, не показали наличия подобных структур, масса которых была бы больше, чем у 100 млн солнц. Исследователи надеются получить более крупные базы данных, где можно будет найти менее крупные облака. А на основе размеров и форм этих гипотетических структур учёные уже смогут понять, каким образом частицы тёмной материи взаимодействуют друг с другом.

Другие исследователи придумали способ приспособить к поискам быстрорастущий каталог экзопланет. Этих штуковин там просто миллиарды, сказала Ребекка Лин, специалист по физике частиц из национальной ускорительной лаборатории SLAC, соавтор сентябрьского предложения.

Идея состоит в том, что планета, пролетающая сквозь Млечный путь, может накапливать тёмную материю в ядре. Частицы этой тёмной материи, аннигилируя со своими античастицами, разогревают планету. Экзопланеты, расположенные ближе к центру галактики, проходят через более плотные скопления тёмной материи, поэтому должны ярче светиться в инфракрасном диапазоне. Лин с коллегами подсчитали, что если будущий космический телескоп Джеймса Уэбба сможет измерить температуру нескольких тысяч экзопланет, то в таком наборе данных можно будет рассмотреть признаки аннигиляции частиц тёмной материи, масса которых находится в диапазоне между электроном и протоном.

Тёмная материя везде

Возможно, вимпы и в упадке, но от них ещё не полностью отказались. В следующем марте в национальной лаборатории Гран-Сассо в Италии запустится эксперимент с 4-тонным резервуаром с ксеноном. Южно-Корейская команда Cosine-100 хочет проверить спорное заявление, сделанное участниками другого эксперимента в Гран-Сассо, DAMA. В последнем массив из кристаллов йодида натрия зафиксировал именно такие сезонные изменения в данных, которые должны происходит, когда Земля подставляет разные бока ветру из тёмной материи, сквозь которую проходит. У них есть ежегодная модуляция, вне всяких сомнений. Но откуда она берётся? сказала Кэтрин Фрис, астрофизик из Техасского университета в Остине. Понять этого мы не можем.

Подсчёты Фрис помогли начаться эпохе экспериментов с вимпами. Теперь у неё есть новые идеи для поисках этих частиц. В 2018 году она предположила, что вимпы могут содержаться в камнях, лежащих на глубине в несколько километров, и недавно она присоединилась к предложению по их выкапыванию.

Многие физики ожидают, что тёмная материя как апатична, так и повсеместна. Если они смогут придумать достаточно способов почувствовать невидимое, то её незримое влияние может проявить себя где угодно. Среди этих способов улавливание детекторами разных видов, искажение звёздного света, разогрев ядер планет, и даже накопление в камнях.

Всё, что угодно, может быть детектором тёмной материи, сказала Лин. Нужно только достаточно творчески придумать, как это использовать.

Подробнее..

Категории: Астрономия , Научно-популярное , Физика , Тёмная материя , Детекторы , Вимпы , Wimp

Перевод Слышите ли вы чёрную дыру? Вероятно, скоро вы услышите её и вот почему

18.02.2021 14:23:54 |

Автор: admin

От переводчика:

Эта статья своего рода анонс возможного. Профессор Дэвид Блэр кратко представляет научную работу, прокладывающую путь к тому, чтобы повысить чувствительность детекторов гравитационных волн в 40 и более раз. На практике этот анонс означает, что вскоре, вероятно, мы увидим совсем другие научно-популярные передачи о космосе. И это, конечно, только вишенка на торте. Детекторы на порядок чувствительнее это новые знания о физике космоса. Перспектива завораживает, поэтому не перевести этот текст и не поделиться им я не мог.

В 2017 году астрономы впервые стали свидетелями рождения чёрной дыры. Детекторы гравитационных волн уловили рябь пространства-времени, вызванную столкновением двух нейтронных звёзд, которые образовали чёрную дыру, а затем другие телескопы наблюдали результат взрыв.

Но реальные подробности того, как образовалась чёрная дыра, подробности о движении материи за мгновения до того, как она была скрыта внутри горизонта событий, остались незамеченными. Так произошло потому, что выброшенные в эти последние мгновения гравитационные волны обладали частотой столь высокой, что сегодняшние детекторы их не улавливают. Если бы вы могли видеть, как обычная материя превращается в чёрную дыру, то это было бы нечто, похожее на Большой Взрыв, но в обратном направлении. Учёные разработчики детекторов гравитационных волн усердно работали, чтобы выяснить, как повысить чувствительность детекторов и получить возможность наблюдать превращение обычной материи в чёрную дыру.

Сегодня наша команда публикует статью, в которой рассказывается, как добиться повышения чувствительности детекторов. Предложенное решение может сделать детекторы в 40 раз чувствительнее в отношении высокочастотных волн, которые нам нужны, позволяя астрономам слушать материю, когда она формируется в чёрных дырах. Речь идёт о создании новых необычных пакетов энергии (или квантов), которые представляют собой смесь двух типов квантовых колебаний. Чтобы добиться необходимой чувствительности, устройства на базе этой технологии можно соединить с существующими детекторами гравитационных волн.

Квантовые проблемы

Детекторы гравитации, подобные Laser Interferometer Gravitational-wave Observatory в США, используют лазеры, чтобы измерить невероятно малые изменения расстояния между двумя зеркалами. Эффекты квантовой механики, то есть физики отдельных частиц или квантов энергии, играют важную роль в том, как работают такие детекторы, поскольку лазеры измеряют изменения в тысячу раз меньшие, чем размер одного протона.

Художественное представление фотонов, взаимодействующих с устройством на миллиметровом фононном кристалле, который поместили в выходной каскад детектора гравитационных волн

При этом задействованы два вида разных квантовых пакетов энергии, предсказанных Альбертом Эйнштейном. В 1905 году Эйнштейн предсказал, что свет в пространстве проходит в виде пакетов энергии, которые мы называем фотонами; два года спустя учёный предсказал, что тепловая и звуковая энергии проходят сквозь пространство другими пакетами энергии фононами. Тогда как фотоны широко используются в современных технологиях, фононы в этом смысле гораздо хитроумнее. Отдельные фононы обычно утопают в огромном количестве случайных фононов теплом их собственного окружения. В детекторах гравитационных волн фононы снижают чувствительность зеркал детектора, когда отскакивают внутри них.

Пять лет назад физики поняли, что решить проблему недостаточной чувствительности на высоких частотах можно с помощью устройств, которые комбинируют фононы и фотоны. Учёные показали, что устройства, где энергия переносится в квантовых пакетах, обладающих свойствами фононов и фотонов, могут также обладать весьма замечательными особенностями.

Эти устройства предполагают радикальное изменение привычной концепции, которая называется резонансное усиление. Резонансное усиление происходит, когда на детской площадке вы слегка толкаете качели: если толкать их в нужный момент, небольшие толчки приведут к большим колебаниям. Новое устройство, называемое WLC, должно усиливать все частоты одинаково. Это похоже на качели, толкать которые можно в любой момент, добиваясь при этом больших колебаний. Однако никто ещё не придумал, как сделать из двух этих устройств одно, потому что фононы внутри такого устройства будут перегружены случайными вибрациями, происходящими из-за нагрева.

Художник нарисовал небольшое устройство, которое могло бы повысить чувствительность детектора гравитационных волн на высоких частотах

Квантовые решения

В нашей работе, опубликованной в Communications Physics, мы показываем, как два разных проекта, над которыми учёные работают сегодня, могут повысить чувствительность детекторов.

Институт Нильса Бора в Копенгагене разрабатывает устройства, называемые фононными кристаллами, в которых тепловые колебания контролируются кристаллической структурой, вырезанной в тонкой мембране.
Австралийский центр передового опыта инженерных квантовых систем также продемонстрировал альтернативную систему, где фононы удерживаются внутри ультрачистой [ultrapure] кварцевой линзы.

В статье показано, что обе эти системы удовлетворяют требованиям, выполнение которых необходимо, чтобы создать отрицательную дисперсию, которая распространяет световые частоты по принципу, обратному радужному паттерну, такая дисперсия, в свою очередь, необходима для WLC. Добавленные к задней части существующих детекторов гравитационных волн, обе системы в 40 или более раз могли бы улучшить чувствительность на частотах в несколько килогерц, а это необходимо, чтобы услышать, как рождается чёрная дыра.

Что дальше?

Наше исследование не решает проблему улучшения гравитационных детекторов мгновенно. Превращение представленных устройств в практичные инструменты сопряжено с огромными экспериментальными проблемами. Но исследование прокладывает путь к сорокакратному повышению чувствительности детекторов, необходимых, чтобы наблюдать рождение чёрных дыр.

Астрофизики предсказали сложные формы гравитационных волн, которые создаются конвульсиями нейтронных звёзд, когда эти гиганты образуют чёрные дыры. Эти гравитационные волны могли бы позволить нам слушать ядерную физику погибающей нейтронной звезды. Например, было показано, что эти волны могут ясно показать, остаются ли нейтроны в звезде нейтронами или же они распадаются на море кварков мельчайших субатомных частиц. Если бы мы могли увидеть, как нейтроны превращаются в кварки, а затем исчезают в сингулярности чёрной дыры, наблюдаемый процесс оказался бы точной противоположностью Большого Взрыва, когда из сингулярности возникали частицы, которые создали нашу Вселенную.

Подробнее..

Категории: Астрономия , Научно-популярное , Физика , Чёрные дыры , Космос , Детекторы , Нейтронные звёзды

Объектовая видеоаналитика на транспорте

18.08.2020 12:17:00 |

Автор: admin

Существует большое количество задач, где процессинг и обработку контента необходимо выполнять на краю, то есть в непосредственной близости от источника данных (камер). В частности, это касается и задач объектовой видеоаналитики, например, в рамках проектов по оптимизации транспортной инфраструктуры.
Рассмотрим несколько совместных решений от российского интегратора ГК Ларга и разработчиков систем объектовой видеоаналитки, компании ComBox Technology.

Задача:

Реализация счетчиков пассажиров в автобусах для контроля количества проданных билетов и получения статистики загруженности транспорта в разрезе маршрута.
Контроль действий водителя (детекция курения и использования мобильных телефонов).

Условия:

Инференс нейронных сетей и исполнение аналитики на краю для минимизации трафика и ввиду нестабильности и высокой стоимости каналов связи.
Возможность совместного и раздельного применения различных детекторов (масштабируемость).
Передача данных для последующей обработки по мобильным каналам связи.

В качестве решения мы остановились на AAEON VPC-3350S, так как это устройство обладает следующими, важными для нас, характеристиками:

Встроенный LTE-модуль.
Возможность расширения VPU ускорителем Intel MyriadX.
Встроенная графика Intel HD Graphics 500, на которой можно использовать аппаратные декодеры и энкодеры для обработки видеопотоков.
Множество LAN-портов для прямого подключения сетевых камер без необходимости установки коммутатора.
Широкий эксплуатационный температурный диапазон (-20+70).

AAEON VPC-3350S

Рассмотрим первый кейс раздельного применения детекторов. В сфере каршеринга уже сейчас предусмотрены меры наказания в виде штрафов за курение в салонах арендованных автомобилей. Сумма штрафа варьируется в зависимости от компании от 5 до 15 тысяч рублей. В сравнении объектовой видеоаналитики и датчиков детекции дыма, датчики не улавливают вейпы и иные приспособления для курения смесей, а также практически не чувствительны при открытых окнах автомобиля. Но это не отменяет факт нарушения и, соответственно, законного наказания в виде штрафа в соответствии с договором.

Помимо этого, на транспорте можно каскадом (последовательно) применять несколько нейронных сетей, таких как детекция курения и детекция факта/времени использования мобильного телефона. Понятно, что дальше подобные системы должны масштабироваться, например, с интеграцией телематики и подключением к CAN-шине автомобиля для отслеживания использования телефонов только при движении ТС, но это уже детали интеграции.

Наглядный пример, что конкретно детектируем и что получаем в итоге:

Детекция мобильного телефона в руках водителя ТС

Детекция мобильного телефона в руках водителя ТС

Демонстрация на ботах в Телеграме (вход картинка с камеры смартфона или из галереи, выход вероятность):

Конкретно наша версия AAEON VPC-3350S укомплектована процессором Intel Atom x5 E3940. В случае необходимости можно дополнительно устанавливать платы расширения с Intel MyriadX и переносить инференс нейронных сетей на VPU без каких-либо существенных доработок, так как используется фреймворк Intel OpenVINO.

Рассмотрим скорость инференса (FP16) на различных устройствах, включая CPU, iGPU (Intel HD) AAEON VPC-3350, VPU Intel Movidius и решения других производителей:

Скорость инференса (FP16) на различных устройствах, включая CPU, iGPU (Intel HD) AAEON VPC-3350, VPU Intel Movidius и решения других производителей

Таким образом, на графике iGPU процессора Intel Atom x5 E3940 мы получаем 54 FPS, а дополняя устройство VPU Intel Movidius еще 45 FPS. Для детекции курения достаточно 15 FPS/камера, что позволит на одной графике процессора обрабатывать до 3 потоков. Также необходимо учитывать, что помимо выделения и использования ресурсов на инференс, необходимо декодировать входящий RTSP-поток. Рассмотрим тесты декодера:

Тест декодера AAEON VPC 3350

При максимальной загрузке процессора и графики мы декодируем 30 потоков 720p при 15 FPS, то есть получаем 450 кадров для 720p. Для 1080p это около 150 кадров.

Рассмотрим состав комплекта для использования в каршеринге и основные шаги обработки данных:

На автомобиле устанавливаются IP-камеры с питанием по Ethernet, PoE (одна на водителя или две: водитель, пассажир).
Данные с камер поступают напрямую на вычислитель, в данном случае AAEON NVR 3350.
На вычислителе выполняется декодирование и нарезка видеопотока на фреймы.
Фреймы с заданным делителем кадровой частоты обрабатываются нейронной сетью.
Нейронная сеть возвращает вероятность события (курение или наличие телефона в руках). Каждое изображение пропускается через эти нейронные сети последовательно. Если одна из них выдала вероятность выше, условно, 50%, то фотография и запись об этом фиксируется во временной таблице в базе данных (в памяти).
На основе количества повторяющихся событий фиксируется время действия/нарушения.
Если время действия превышает заданную константу (10 секунд), то происходит фиксация факта события в базе данных. Событие включает следующую информацию:
- дата, время
- фотография факта нарушения
- длительность события в сек.
- идентификатор ТС (статичный GUID)
- номер камеры (0, 1)
- тип события
Данные о событиях по факту наличия 3G/LTE передаются на центральный сервер обработки данных с интеграцией с существующей информационной системой каршеринга для проведения билинговых операций.

Вернемся ко второму кейсу применения AAEON VPC-3350S детекция и счетчик пассажиров в автобусах:

Этапы выполненных работ:

Подготовительные работы (тестирование камер, выбор фокусного расстояния, постановка граничных условий задачи):
- Разметка 600 фреймов с нескольких камер с различным фокусным расстоянием
- Обучение нейронной сети на nVidia GPU, 10 тыс. шагов
- Тестирование модели по валидационному датасету
- Конвертация модели в Intel OpenVINO
- Тестирование полученной модели в Intel OpenVINO по валидационному датасету, сравнение качества и скорости с моделью до конвертации
- Формирование сводного отчета по быстродействию модели и качественным параметрам, согласование необходимого оборудования для исполнения (камеры, CPU, VPU)
Построение архитектуры решения (край + централизованная аналитика в ДЦ)
Разметка контента, 20 тыс. фреймов
Обучение нейронной сети на nVidia GPU
Конвертация модели в OpenVINO
Разработка алгоритма траекторного анализа для выделения уникальных событий
Разработка программного обеспечения для подсчета и выгрузки событий:
- Получение и нарезка потоков на кадры с учетом делителя кадровой частоты при помощи gstreamer/ffserver
- Партируемый интерфейс настройки подключаемых камер (зона, адресация, список источников, параметры передачи в ДЦ)
- Хранение событий в mongoDB/PostgreSQL
- REST API для интеграции
Адаптация решения под аппаратную базу для инференса в ЦОД и на краю

Непосредственно, процесс обучения:

Интерфейс личного кабинета ГК Ларга для клиентов с отображением отчетов по пассажиропотоку:

Интерфейс личного кабинета ГК Ларга для клиентов с отображением отчетов по пассажиропотоку

Личный кабинет для клиентов с отображением отчетов по пассажиропотоку

Процесс детекции людей в зоне входа в автобус и разметка зон

Алгоритм работы счетчика:

Нарезка RTSP-потока на фреймы
Детекция голов на каждом фрейме
Траекторный анализ (удержание головы в кадре при движении)
Анализ направления движения на основе последовательности пересечения 3-х заранее размеченных зон
Запись событий в локальную базу данных с учетом направления движения (вход/выход)
Предоставление доступа по REST API сторонним информационным системам и системам формирования отчетности

Так как изначально предполагалось гибридное решение по инференсу нейронных сетей (краевой и обработка части данных в ЦОД), рассмотрим плюсы и минусы обоих подходов:

Таким образом, мы получаем минимальную себестоимость потока в ЦОД при централизованной обработке, но высокие требования по наличию качественных и быстрых каналов связи. Для краевых решений более высокая себестоимость, но минимальные требования по каналам связи и отсутствие требований к их резервированию.

Подробнее..

Категории: Интернет вещей , Искусственный интеллект , Machine learning , Транспорт , Компьютерное железо , Нейросети , Блог компании intel , Deep learning , Нейронные сети , Ai , Детекторы , Классификаторы

	Русский
	English

Детекторы

DIY регистратор молний

1. Разработка схемы соединений

2. Сборка схемы

Подсоедините жучок к зарядному устройству

Подключение датчика молнии

Подключение зуммера

Подсоединение переключателя

Окончательная компоновка

3. Программирование микроконтроллера

4. Распечатка корпуса на 3D-принтере (не обязательно)

Обнаружение ударов молнии

Внесение изменений

Перевод Методы кардинального расширения поисков тёмной материи

Между электроном и протоном

В сторону облегчения

Подсказки свыше

Тёмная материя везде

Перевод Слышите ли вы чёрную дыру? Вероятно, скоро вы услышите её и вот почему

Квантовые проблемы

Квантовые решения

Что дальше?

Объектовая видеоаналитика на транспорте

Категории

Последние комментарии