第六十三章 运动侦测实验

       乐鑫AI库中提供了一种名为运动侦测API接口的功能。该功能的原理非常简单：只需要获取两张图像数据，然后通过AI计算判断这两个图像是否匹配。如果图像不匹配，则说明当前处于运动状态；如果图像匹配，则说明当前图像处于相对静止状态。本章，我们调用乐鑫AI库的运动侦测API接口来实现运动侦测功能。

       本章分为如下几个部分：

       63.1 硬件设计

       63.2 软件设计

       63.3 下载验证

        63.1 硬件设计

       1. 例程功能

       本章实验功能简介：使用乐鑫官方的ESP32-WHO AI库对OV2640和OV5640摄像头输出的数据进行运动侦测。

       2. 硬件资源

       1）LED灯

              LED-IO1

       2）XL9555

              IIC_INT-IO0（需在P5连接IO0）

              IIC_SDA-IO41

              IIC_SCL-IO42

       3）SPILCD

              CS-IO21

              SCK-IO12

              SDA-IO11

              DC-IO40（在P5端口，使用跳线帽将IO_SET和LCD_DC相连）

              PWR- IO1_3（XL9555）

              RST- IO1_2（XL9555）

       4）CAMERA

              OV_SCL-IO38

              OV_SDA- IO39

              VSYNC- IO47

              HREF- IO48

              PCLK- IO45

              D0- IO4

              D1- IO5

              D2- IO6

              D3- IO7

              D4- IO15

              D5- IO16

              D6- IO17

              D7- IO18

              RESET-IO0_5（XL9555）

              PWDN-IO0_4（XL9555）

       3. 原理图

       本章实验使用的KPU为ESP32-S3的内部资源，因此并没有相应的连接原理图。

        63.2 软件设计

       63.2.1 程序流程图

       程序流程图能帮助我们更好的理解一个工程的功能和实现的过程，对学习和设计工程有很好的主导作用。下面看看本实验的程序流程图：

图63.2.1.1 程序流程图

       63.2.2 程序解析

       在本章节中，我们将重点关注两个文件：esp_motion_detection.cpp和esp_motion_detection.hpp。其中，esp_motion_detection.hpp主要声明了esp_motion_detection函数，其内容相对简单，因此我们暂时不作详细解释。本章节的核心关注点是esp_motion_detection.cpp文件中的函数。

       接下来，我们将详细解析esp_motion_detection_ai_strat函数的工作原理。

TaskHandle_t camera_task_handle;
TaskHandle_t ai_task_handle;
QueueHandle_t xQueueFrameO = NULL;
QueueHandle_t xQueueAIFrameO = NULL;
 
 
/**
 * @brief       摄像头图像数据获取任务
 * @param       arg：未使用
 * @retval      无
 */
static void esp_camera_process_handler(void *arg)
{
    arg = arg;
    camera_fb_t *camera_frame = NULL;
 
    while (1)
    {
        /* 获取摄像头图像 */
        camera_frame = esp_camera_fb_get();
 
        if (camera_frame)
        {
            /* 以队列的形式发送 */
            xQueueSend(xQueueFrameO, &camera_frame, portMAX_DELAY);
        }
    }
}
 
/**
 * @brief       摄像头图像数据传入AI处理任务
 * @param       arg：未使用
 * @retval      无
 */
static void esp_ai_process_handler(void *arg)
{
    arg = arg;
    camera_fb_t *face_ai_frameI = NULL;
    camera_fb_t *face_ai_frameI2 = NULL;
 
    while(1)
    {
        /* 以队列的形式获取摄像头图像数据 */
        if (xQueueReceive(xQueueFrameO, &face_ai_frameI, portMAX_DELAY))
        {
            if (xQueueReceive(xQueueFrameO, &face_ai_frameI2, portMAX_DELAY))
            {
                /* 判断图像是否出现运动 */
                uint32_t moving_point_number = dl::image::
get_moving_point_number(
(uint16_t *)face_ai_frameI->buf,
(uint16_t *)face_ai_frameI2->buf,
face_ai_frameI->height,
face_ai_frameI->width, 8, 15);
 
                if (moving_point_number > 50)
                {
                    printf("Something moved\r\n");
                    /* 此处是在图像中绘画检测效果 */
                    dl::image::draw_filled_rectangle(
(uint16_t *)face_ai_frameI2->buf, 
face_ai_frameI2->height, 
face_ai_frameI2->width, 0, 0, 40, 40);
                }
                else
                {
                    printf("Something not moved\r\n");
                }
                
                esp_camera_fb_return(face_ai_frameI);
                /* 以队列的形式发送AI处理的图像 */
                xQueueSend(xQueueAIFrameO, &face_ai_frameI2, portMAX_DELAY);
            }
        }
    }
}
 
/**
 * @brief       AI图像数据开启
 * @param       无
 * @retval      1：创建任务及队列失败；0：创建任务及对了成功
 */
uint8_t esp_motion_detection_ai_strat(void)
{
    /* 创建队列及任务 */
    xQueueFrameO = xQueueCreate(5, sizeof(camera_fb_t *));
    xQueueAIFrameO = xQueueCreate(5, sizeof(camera_fb_t *));
xTaskCreatePinnedToCore(esp_camera_process_handler,
                       "esp_camera_process_handler", 4 * 1024, NULL, 
5, &camera_task_handle, 1);
xTaskCreatePinnedToCore(esp_ai_process_handler, "esp_ai_process_handler", 
6 * 1024, NULL, 5, &ai_task_handle, 1);
 
    if (xQueueFrameO != NULL 
        || xQueueAIFrameO != NULL 
        || camera_task_handle != NULL 
        || ai_task_handle != NULL)
    {
        return 0;
    }
    
    return 1;
}

        上述原理非常简单：只需要在 ai_task_handle 任务下获取两张图像数据，然后通过 AI 计算判断这两个图像是否匹配。如果图像不匹配，则说明当前处于运动状态；如果图像匹配，则说明当前图像处于相对静止状态，最后，我们使用消息队列将当前图像数据传输至 LCD 进行显示。

        63.3 下载验证

       程序下载成功后，当检测到图像变化时，图像左上角有蓝色块闪烁。