Рубрика «Блог компании Intel» - 19

В мире живёт 30 миллионов человек, имеющих проблемы с речью. Для того, чтобы общаться с окружающими, они пользуются языком жестов. А что, если собеседник такого языка не понимает? Как преодолеть языковой барьер? Наш сегодняшний рассказ посвящён проекту распознавания жестов. Плата Intel Edison принимает сведения от датчиков, закреплённых на специальной перчатке, обрабатывает их с использованием метода опорных векторов, узнаёт, какой букве соответствует жест, и отправляет то, что получилось, Android-приложению для озвучивания.

Переводчик с языка жестов: реализация метода опорных векторов на Intel Edison - 1
Intel Edison и перчатка с датчиками: основа системы распознавания языка жестов
Читать полностью »

Сегодня мы расскажем о том, как была создана современная система мониторинга для умного дома, которая контролирует входные двери и гаражные ворота. Эта система – пример того, как идея из мира интернета вещей превращается в рабочий прототип, который, в свою очередь, становится полноценным продуктом, пригодным для массового производства и использования в реальной жизни. Причём, за счёт применения удобных и доступных средств создания работающих IoT-макетов, всё это происходит очень быстро. Так же здесь мы поделимся пошаговой методикой, которая применима к работе над любыми IoT-решениями.

IoT-проект для умного дома: путь от идеи к производству - 1

В нашем случае, для создания концептуальной модели применяются Intel IoT Development Kit и Grove IoT Commercial Developer Kit. После того, как модель показала, что проект оправдывает ожидания, готовый продукт строится с использованием таких технологий, как Intel IoT Gateway, Intel IoT Gateway Software Suite, Intel XDK IoT Edition, IBM Bluemix и серийно производимых компонентов. Если в двух словах описать наш проект, то получится, что система датчиков собирает сведения о входной и гаражной дверях, данные передаются на шлюз, оттуда – в облако для хранения и анализа. Кроме того, в рамках проекта реализовано несколько приложений, возможности которых опираются на облачные данные. В частности – это система администрирования и мобильное приложение для конечных пользователей.
Читать полностью »

Наш сегодняшний рассказ посвящён использованию компактного компьютера Intel Next Unit Computing (NUC) для подключения к IoT-платформе IBM Watson датчиков, присоединённых к плате Genuino 101. Из этого материала вы узнаете о том, как, в реальном времени, считывать сведения с датчиков, подключённых к Genuino 101, тут же просматривать их на NUC и отправлять в облако IBM Watson. Там данные можно хранить, обрабатывать, визуализировать. Для того, чтобы всё это сделать, используется Node-RED, установленный на NUC. Графический интерфейс Node-RED позволяет создавать блок-схемы, реализующие функции ввода, обработки и вывода данных, то есть, всё то, что лежит в основе IoT-приложений.

image
Читать полностью »

Если вы занимаетесь разработкой для интернета вещей, очень важно выбрать платформу, которая наилучшим образом соответствовала бы нуждам проекта. Для того, чтобы это сделать, нужно знать о возможностях и особенностях различных платформ. Сегодня мы раскроем некоторые важные подробности о плате Genuino 101. Сначала сравним её с Arduino UNO, задав, таким образом, отправную точку для анализа возможностей Genuino 101. А затем подробнее рассмотрим особенности Genuino 101.

Сравнение Genuino 101 и Arduino UNO

В Arduino UNO применяется модуль Atmel ATmega328P, Genuino 101 использует экономичный модуль Intel Curie с Intel Quark SE SoC. UNO питается от 5 В, а Genuino 101 – от 3.3 В, хотя устройство нормально переносит напряжение 5 В на разъёмах ввода-вывода. В Genuino 101 имеется встроенный модуль Bluetooth Low Energy и 6-осевой комбинированный датчик с акселерометром и гироскопом. У Arduino UNO таких встроенных компонентов нет. Платы обеих платформ аналогичны по размерам и схеме расположения выводов.

Подробности о платформе Genuino 101 - 1
Платы Genuino 101 и Arduino UNO

В таблице ниже приведено сопоставление ключевых характеристик рассматриваемых платформ.
Читать полностью »

Когда речь идёт о разработке для интернета вещей, на первый план выходят скорость и качество. Чем быстрее идея превратится в стабильный рабочий прототип, тем больше у неё шансов развиться дальше, пойти в производство и стать настоящей «вещью», которую, вполне возможно, сочтут полезной миллионы. Что нужно для такого превращения? Intel и IBM подготовили ответ на этот и многие другие насущные вопросы IoT-разработчиков. А именно, речь идёт о совместной инициативе компаний, которая направлена на то, чтобы дать всем желающим современные аппаратные решения (Intel IoT Developer Kit) и облачную платформу, рассчитанную на нужды интернета вещей (IBM Watson IoT).

Подключение шлюзов Intel для интернета вещей к IBM Watson - 1


Если описать эту инициативу в двух словах, то окажется, что, пользуясь компонентами из Developer Kit, можно быстро собрать прототип IoT-устройства, написать для него программы и подключить всё это к облачной платформе IBM Watson. В результате, например, может получиться некая интеллектуальная система, которая собирает данные, возможно, выполняет их предварительную обработку, и отправляет информацию в облако, где её можно хранить и анализировать. На самом деле, это – очень простой сценарий, инструменты Intel и IBM позволяют, без преувеличения, создавать в сфере IoT всё, на что хватит фантазии разработчиков.
Читать полностью »

Переход от режима Hand в Intel RealSense SDK R4 (v6.0) к режиму Cursor в Intel RealSense SDK 2016 R1 - 1
После появления камеры Intel RealSense SR300 и пакета Intel RealSense SDK 2016 R1 появился новый режим взаимодействия с помощью жестов — режим указателя (Cursor), доступный только при использовании камеры SR300. В этом учебном руководстве описываются изменения кода, необходимые для задействования этой новой функциональности.
Читать полностью »

Привет, GT!

Если вы хотели бы сделать свой собственный «железный» модуль на Intel Edison, но не уверены, с какого бока к нему подступиться — этот текст для вас. Он — про особенности и мелкие нюансы создания своего устройства на Edison, без использования готовых отладочных плат Intel или Sparkfun.

Недавно у нас возникла специфическая задача: нам понадобился IoT-хаб (то есть шлюз между специфическими для «Интернета вещей» сетями 6LoWPAN и LoRa, которыми мы занимаемся, и внешним миром) на архитектуре x86. Наш стандартный вариант — это решение на нашем собственном микрокомпьютере Unwired One на архитектуре MIPS, но в данном случае был нужен именно x86.

Дело в том, что хаб у нас — это не просто транслятор из 6LoWPAN/LoRa во внешний мир всего, что с той стороны прилетело, а во-первых, небольшой сервер IoT-сети, который поддерживает её существование, раздаёт IP-адреса (при наличии в данной сети таковых) и занимается прочей технической работой, во-вторых, собственно border router из IoT во внешний мир, в-третьих, прослойка на уровне приложений, превращающая наши собственные протоколы IoT-сети в распространённый MQTT и унифицирующая сети разных видов, а в-четвёртых, платформа, на которой клиент может сам написать какой-либо интересный ему софт, проводящий накопление и обработку данных до отправки их на большой сервер, в облако и т.п.

IoT-хаб на Intel Edison - 1

Собственно, в последнем и возникла загвоздка. Проблема в том, что при всех разговорах о грядущей победе IoT, с ПО этого уровня в нём всё довольно плохо — его, если говорить коротко, нет. Стандартного, универсального, не привязанного к конкретной железке и не написанного на яве (да простят меня её поклонники, но когда у вас 256 МБ ОЗУ — это много, Java — так себе выбор).

Читать полностью »

Компьютерное зрение для слепых людей. Применение Intel Edison - 1

Сотрудник компании Intel Paul Guermonprez решил совместить приятное с полезным: свой опыт разработчика он использовал для создания прототипа системы помощи плохо видящим людям средствами компьютерного зрения.В качестве аппаратной платформы он использовал очки Pivothead SMART с дополнительным модулем Live Mod Set, построенным на базе Intel Edison. В настоящий момент система умеет:

  • находить и считывать баркоды, произносить голосом их описания,
  • определять цвета предметов и произносить их,
  • подбирать цвета, подходящие к «увиденному» цвету,
  • определять лица находящихся впереди, их относительное местоположение и расстояние до них, озвучивать эту информацию в стерео.

Под катом — информация об очках Pivothead SMART, инструкция по установке системы и видео, показывающее ее возможности.
Читать полностью »

Введение

При решении задач моделирования движения объектов в трехмерном пространстве практически всегда требуется использование операций пространственных преобразований, связанных с умножением матриц преобразований и векторов. Для задачи N тел эта операция используется многократно для задания поворота и смещения тела относительно начала координат. Матрица пространственного преобразования имеет размерность 4х4, а размерность вектора, к которому применяется преобразование, соответственно 4x1. Рассмотрим оптимизацию выполнения такой операции с большим числом матриц и векторов под архитектуру Intel® Xeon Phi™.

Читать полностью »

Самый верный способ защититься от травм спины при работе с тяжестями – отдать такую работу кому-нибудь другому. А если серьёзно, то правильное обращение с тяжёлыми предметами – это целая наука. Например, многие знают, что поднимать и опускать тяжести надо с прямой спиной, так, чтобы основная нагрузка приходилась на ноги. Отступление только от одного этого правила рано или поздно даст о себе знать, а ведь есть и другие.

image


Нарушение техники безопасности на производстве превращается в травмы работников и в потери компаний. В 2013 году, например, травмы спины стоили компаниям в США 70 миллионов долларов. Налицо проблема, неприятная и дорогая. Стартап из Нью-Йорка KINETIC, который занимается интеллектуальными носимыми устройствами, нашёл способ использования вычислительных модулей Intel Edison для создания системы, которая может значительно сократить травмы на опасных рабочих местах и сэкономить компаниям огромные средства.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js