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die kenne ich noch gar nicht, kann man die denn auch mit Heimmitteln auslesen?
Die mechanischen sollen angeblich seit einigen Jahren alle einen Magneten haben.
"Er übersetzt optische Impulse vom Multical 21 in drahtgebundene Impule für Datenerfassung" --> meint Ihr die Auslesen mittels des USB Lesekopfes wäre einen Versuch wert?
(habt) Ihr / Du das in Verbindung mit SHNG genutzt (am Besten noch auf einem RasPi) ?
SHNG hat die (WLAN) MQTT Nachrichten vom ESP32-CAM mitgehört. Alternativ könnte man auch per REST-API auf die Daten zugreifen.
Das Erkennungs-Intervall hatte ich auf ca. 5 Minuten eingestellt. Die AI benötigt gut Zeit auf dem Controller. Als das Projekt startete waren die Bildererfassung und die Bildererkennung noch getrennt. Die AI (Neuronale Netzwerke) werden stetig weiterentwickelt -
Ich habe meinen 3D Druck öfter abnehmen / ausrichten müssen & die WLAN Verbindung war nicht stabil - Daher habe ich das Projekt nicht weiter verfolgt.; hoffe bald auf einen digital Zähler - oder ähnliches, dass sich per KNX direkt erfassen lässt.
1. SHNG hat die (WLAN) MQTT Nachrichten vom ESP32-CAM mitgehört.
2. Alternativ könnte man auch per REST-API auf die Daten zugreifen.
3. die WLAN Verbindung
4. dass sich per KNX direkt erfassen lässt.
1. hatte gehofft das ganze auf dem RPi der ca. 5 Meter von der Wasseruhr weg ist abzuarbeiten lassen --> somit hätte sich Punkt 3 erledigt --> USB-Webcam oder ähnliches
2. häh Bahnhof
3. sollte möglich sein --> lieber wäre USB --> da Strom nicht wirklich Strom in der Nähe der Wasseruhr ist.
4. denke nicht das eine Wasseruhr (vom Wasserwerk / Stadtwerke ) das mitbringen wird.
Danke für deine Rückmeldung - muss leider nachhaken
1. hatte gehofft das ganze auf dem RPi der ca. 5 Meter von der Wasseruhr weg ist abzuarbeiten lassen --> somit hätte sich Punkt 3 erledigt --> USB-Webcam oder ähnliches
Bei dem Projekt von "Jomjol" https://github.com/jomjol/AI-on-the-edge-device liegt das Augenmerk auf eine sehr günstige Hardware. Wenn Du ein Bastler bist, dann könntest Du vermutlich "seine" Machine-Learning Modelle auch auf einem Raspi mit USB-Webcam zum Laufen bringen.
Zuvor hatte ich eine Lösung über eine Lichtschranke, die die teilweise reflektierende Drehscheibe erkannt hat. Nach einem Austausch der Stadtwerk ist nun selbst das nicht mehr möglich.
Bliebe nur noch die kostenintensive Installation eines zweiten "eigenen" Wasserzählers.
2. über eine Lichtschranke, die die teilweise reflektierende Drehscheibe erkannt hat.
2a Nach einem Austausch der Stadtwerk ist nun selbst das nicht mehr möglich.
3.Bliebe nur noch die kostenintensive Installation eines zweiten "eigenen" Wasserzählers.
1. Bastler vielleicht aber nicht im ProgrammiersprachenDschungel
2. das ist ja eher "mechanisch"
2a. Digitale Uhr ist ja bei mir verbaut
3. für eine "Winter-Spielerei" außerhalb vom Budget
Bei mir läuft die Erkennung noch. WLAN ist zwar nicht 100% stabil, aber wenn mal ein Messwert fehlt stört es mich nicht.
Wie du WLAN umgehen könntest:
Der ESP wird mit 5V versorgt, dass heißt du kannst ihn theoretisch an den Raspi bzw. einen Hub mit ausreichender Stromversorgung anstecken.
Soweit ich weiß, werden die Messwerte über die Debug-Konsole ausgegeben, die könntest du dann direkt mit dem Raspi entgegennehmen und auswerten.
Soweit ich weiß, werden die Messwerte über die Debug-Konsole ausgegeben, die könntest du dann direkt mit dem Raspi entgegennehmen und auswerten.
Die Idee ist gut 🤘 - Ich hatte mir auch schon überlegt an die Debug-Schnittstelle einen weiteren RasPi / Pico2040 mit WLAN / ESP32-PoE zu klemmen und nur noch die absoluten Messwerte per MQTT auszugeben.
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