Smart Home: ESP32CAM liest Wasserzähler mit KI aus

Ein Messwert im Smart Home sträubt sich hartnäckig gegen die vollautomatisierte Erfassung: der Wasserverbrauch. Verschiedenste Versuche, unter anderem mit Reflexlichtschranken, waren nicht sehr zuverlässig oder langlebig. Erst ein neuer Ansatz über Bildverarbeitung, der quasi dem menschlichen Sehen nachempfunden ist, hat bei unserem Autoren zum Erfolg geführt.

In der aktuellen Make 2/21 zeigen wir die günstige Kombination aus einem ESP32 mit einer Kamera in Form des ESP32CAM-Moduls und der Google Bibliothek TensorFlow mit TFlite, um die Ziffern und Zeiger analoger Wasseruhren abzulesen. TFlite macht das sogenante Inferencing mittels neuronaler Netze direkt auf Mikrocontrollern möglich. Um das Projekt nachzubauen benötigt man nur die ESP32CAM, einen Raspberry Pi 3 oder 4, einen FTDI-Adapter und einen 3D-Drucker mit PLA-Filament.

Weitere Themen im Heft: Mehr Smart Home

In der Make 2/21 richten wir mit Home Assistant eine Heizungssteuerung per Bluetooth BLE ein. Außerdem schauen wir uns Sprachausgaben für RasPi, Arduino und ESP an und zeigen an praktischen Beispielen (wie dem Temperatur-Alarm für den Arduino und dem sprechenden Voltmeter mit ESP8266/32), wie man sie benutzt. Unsere Sequino-Uhr dagegen zeigt mit vielen kleinen Pailetten und einem Arduino Nano die Uhrzeit an. Praktisch!

Schnell Make abonnieren und schmökern

Die Ausgabe 2/21 der Make ist noch online und am Kiosk erhältlich. Mit einem unserer Abos liegt das nächste Heft bereits zum Heftstart im Briefkasten. Außerdem können Sie die Make bequem als Printversion oder PDF im Heise Shop bestellen. Wenn Sie die Make lieber digital lesen, können Sie das in unseren Apps für iOS und Android. Online finden Sie auch das Inhaltsverzeichnis der Make 2/21. (rehu)