на чем может основываться принцип работы автоматической кормушки
Умные автоматические кормушки для кошек и собак — как выбрать подходящий вариант?
Автоматическая кормушка для кошек и собак является просто необходимым устройством, если вы целыми днями работаете, а оставить своих питомцев просто не на кого. Такое устройство способно в автономном режиме снабжать животное едой в течение одного или нескольких дней, в зависимости от объёма бака-наполнителя и количества потребляемой за один раз пищи. Рассмотрим, по какому принципу работают автокормушки, какие типы их бывают, ознакомимся с лучшими моделями этих устройств.
Принцип работы автокормушки
В основе работы умных кормушек для домашних питомцев лежит принцип дозированной выдачи пищи. Конструкция устройства состоит из нескольких основных частей:
Принцип работы автоматической кормушки может основываться:
В первом случае прибор снабжается сенсорными инфракрасными датчиками. Когда домашний питомец проголодается, он подходит к чаше кормушки, что фиксируется сенсорами. Сигнал об этом поступает на электронный контроллер, который отдаёт команду лифту на выдачу определённой порции корма. Наиболее технологичные автокормушки способны распознавать наличие корма в чашке. Если животное недоело выданную порцию, и через некоторое время вновь подходит к чашке, то электроника не будет выдавать корм.
Устройства, работающие по принципу таймера, выдают порцию животного корма строго по установленному времени. Такие автокормушки снабжаются устройством для установки определённого сценария сработки: например, в 10 утра и в 10 вечера. Время выставляется самостоятельно владельцем, в зависимости от индивидуального режима питания домашнего питомца. Через Wi-Fi возможно менять настройки автоматической кормушки, создавая новые сценарии, а также отдавать команды на выдачу корма в ручном режиме.
Кроме того, все умные кормушки имеют механизм, позволяющий устанавливать количество выдаваемой за один раз пищи. Это необходимо для правильного регулирования расхода пищи, поскольку для животных крупного размера, например собак, еды требуется значительно больше, чем для котёнка. Универсальные кормушки могут дозировать корм от 50 грамм до полукилограмма, и одинаково подходят как для собак, так и для кошек. В отдельных моделях совмещается оба перечисленных принципа работы. Они имеют встроенные ИК-сенсоры и таймер. Выбор режима работы производится владельцем, по мере необходимости.
Какие виды кормушек бывают
Кроме порядка выдачи корма – через Wi-Fi, сенсорному или повременному, автоматические кормушки для кошек и собак различаются по ряду других критериев.
Ещё один вариант – роторные кормушки. В них имеется несколько отсеков, заполненных кормом и закреплённых на вращающейся оси. Через определённые промежутки времени механизм поворачивается, и очередной отсек с пищей появляется наружу.
Самую простую конструкцию имеют насыпные кормушки. Они лишены всякой электроники, а корм поступает в чашку по лотку из наполненного бункера. Как только корм съедается, и чаша освобождается, в неё сыпется новая порция еды. Минусом таких моделей является возможность опорожнения ёмкости животным за один-два раза, после чего ей придётся голодать. Особенно это актуально для собак, которые не чувствуют меры в насыщении, и поедают пищу, пока она имеется в тарелке.
Автопоилка для кошек и собак может выполняться в разных вариантах. В одном случае устройство имеет две чашки: в одну из них насыпается пища, а в другую подаётся вода. Также имеются модификации, в которых вода подаётся через трубку в сосок из прочной резины. Приученное животное может самостоятельно пить из него в любое время, когда испытывает жажду.
Особенности выбора автокормушки для собак и кошек
При выборе той или иной модели автоматической кормушки, следует обратить внимание на несколько нюансов. Это поможет полностью удовлетворить потребности животного в пище и избавить хозяина от значительной части хлопот по уходу за питомцем.
Рейтинг лучших моделей автокормушек
Среди многообразия автоматических кормушек для кошек и собак имеются модели, различающиеся набором функций, качеством и стоимостью. Рассмотрим рейтинг наиболее востребованных на сегодня модификаций, представленных в продаже.
Устройство, имеющее ёмкость для корма объёмом в 3 литра. Имеется возможность установки связи со смартфоном владельца через Wi-Fi. С его помощью можно менять автоматические настройки, или самостоятельно, в удалённом режиме, отдавать команду на выдачу животному корма.
Ещё одной особенностью данной автокормушки является подача звукового сигнала о выдаче порции корма, в виде записанного голоса хозяина или иного звукового сопровождения. Услышав запись, питомец бежит к кормушке, где его дожидается порция пищи. Кормушка снабжена ЖК-дисплеем и кнопками для установки параметров работы. Доступны режимы автоматической повременной выдачи корма, либо в ручном режиме, когда хозяин животного находится дома.
Allgreat Life Store
Данное устройство совмещает в себе миску для корма и диспенсер для воды. При этом корм накладывается вручную и оставляется животному на день. Вода же поступает в поилку по мере её опорожнения. В комплект входит миска для еды и чаша для воды, обе изготовлены из нержавеющей стали. Вода заливается в полипропиленовую бутылку, которая крепится в специальном держателе. 
PETKIT
Данная автоматическая кормушка создана специально для кошек и собак мелких пород. Герметичный бункер позволяет дольше сохранить свежесть корма, предотвратив его преждевременную порчу. Умная кормушка PETKIT позволяет поддерживать связь с владельцем через Wi-Fi-соединение. Для этого требуется загрузить на смартфон специальное приложение, что позволит управлять устройством в удалённом режиме: устанавливать время выдачи корма и величину порций. При необходимости владелец может самостоятельно, через смартфон дать команду устройству на выдачу дополнительной порции еды своему питомцу. Работает как от домашней электросети, так и от встроенных АКБ. Благодаря этому, животное не останется голодным, даже при отключении электроэнергии.
Автоматические кормушки для домашних питомцев – отличный выход для тех людей, которые вынуждены подолгу не бывать дома. В комплексе с автоматизированными поилками и «умными туалетами» они создают для животных необходимую систему жизнеобеспечения, до тех пор, пока хозяин не вернётся с работы или из непродолжительной командировки.
Умная кормушка: Machine Learning, Raspberry Pi, Telegram, немножко магии обучения + инструкция по сборке
Комплектуха
Инфраструктура
Кусок моей домашней сети, который ответственен за проект имеет следующую конфигурацию:
Rpi+камера висят около окна. Я провёл много экспериментов для того чтобы найти удобное крепление и хороший вид:
В результате воткнул в подставку для ножей. Она мобильна, можно набирать базу с разных ракурсов. Не сказать, что жене эта затея понравилась, но я уверяю, что это временное решение:
Картинки получаются такими:
Качество с вебки не ахти какое. Но, в принципе, понятно происходящее.
Вернёмся к архитектуре. В Rpi воткнут WiFi модуль, который подключен в роутеру. Фотографии сохраняются на сетевой диск (WD MyBook live). Для набора базы это необходимое условие (флешки на RPi на много не хватит). При использовании, конечно, можно отключать. Но мне удобно.
Сам Rpi висит без монитора. Его управление, программирование и настройка сейчас делается с основного компа по SSH. В начале что-то настраивал воткнув в монитор, но это не обязательно.
Сбор базы
Хорошо собранная база — это куда сложнее, чем правильный выбор нейронной сети. Использование битой разметки или не репрезентативных данных может ухудшить качество системы куда больше, чем использование VGG вместо ResNet.
Сбор базы — это масса ручного, пусть даже неквалифицированного труда. Специально для разметки больших баз есть сервисы Яндекс.Толока и Amazon Mechanical Turk. От их использования я воздержусь: размечу всё вручную сам, тут недолго. Хотя, может, имело бы смысл и туда загнать, потренироваться в использовании.
Проще всего сделать тривиальный «детектор движения» и набрать весь его выход. Детектор движения сделаем самым простым способом:
D$» data-tex=»display»/>
Код на несколько строчек:
Результат работы детектора
Детектор срабатывал на любую шевелёнку. На её начало и на её окончание. В результате работы детектора в течении недели была набрана база примерно в 2000 кадров. Можно считать, что птицы там в каждом втором кадре => приблизительно 1000 изображений птичек + 1000 изображений не птичек.
Учитывая, что точка обзора двигается не сильно – можно предположить, что базы плюс минус достаточно.
Разметка базы
Для разметки я написал простенькую программу на питоне. Снизу, ссылки на исходники. Огромное спасибо моей жене за помощь в разметке! Два часа убитого времени:) И ещё пару часов потратил я сам.
Явно качество нулевое (0), а сидит – большая синица (2).
Всего по базе получилось примерно половина кадров с птицами, половина пустая. При этом синиц-Лазоревок было всего 3-5% от базы. Да, набрать большую базу от них – сложно. И да, обучиться по этим 3-5% (
40 картинок) – нереально. В итоге пришлось обучать только по обычным синицам. И надеяться что рано или поздно база лазоревок наберётся сильно больше.
Расширение базы
Сейчас я перескочу через этап, чтобы сохранить неразрывность повествования. Про сеть, выбор сети и её обучение будет рассказано следующем разделе. Там всё более-менее обучилось, кроме лазоревок. По базе процент точности распознавания кадра был где-то 95%.
Когда я говорю, что машинное обучение в конкурсах и в реальности – это две не имеющих отношения друг к другу вещи – на меня смотрят как на психа. Задачи на машинное обучение на конкурсах – вопрос оптимизации сеток и поиска лазеек. В редком случае – создания новой архитектуры. Задачи машинного обучения в реальности – вопрос создания базы. Набора, разметки, автоматизации дальнейшего переобучения.
Задача с кормушкой мне понравилась во многом из-за этого. Она с одной стороны очень простая – делается практически мгновенно. А с другой стороны – очень показательная. 90% задач тут – это не имеющая отношения к конкурсам тягомотина.
База, которую мы набрали выше — крайне мала для задач такого вида и не оптимальна. Она не предполагает «стабильности». Всего 4-5 позиций камеры. Одна погода за окном.
Но она помогает создать алгоритм «первого этапа». Который поможет набрать хорошую базу.
Модифицируем детектор, который я описал выше:
Как набор базы!? А что же мы раньше делали?
Раньше мы набирали обычную базу. А теперь – мы набираем базу ошибок. За одно утро сетка выдала более 500 ситуаций распознанных как синицы:
Но позвольте! Может ваша сетка не работает? Может вы перепутали каналы, когда передавали изображение к от камеры к сетке?
К сожалению, нет. Это судьба всех сеток обученных на малом объёме данных (особенно у простых сетей). В тренировочном сете было всего 6-9 позиций камеры различных. Мало засветок. Мало посторонних шумов. А когда сетка видит что-то совершенно новое – она может выкинуть неверный результат.
Но это не страшно. Ведь мы прикрутили сбор базы. Всего 300-400 пустых кадров в нашу базу – и ситуация улучшается. Вместо 500 ложных тревог за утро их уже ноль. Только вот что-то и птичек продетектировалось всего 2/3 от их общего числа. Вот этих не распознало:
Для их сбора и стоит «else» в коде выше. Просмотреть базу срабатываний детектора движения за весь день и выбрать 2-3 пропуска просто. Для этих картинок у меня заняло времени — секунд двадцать.
Реальное внедрение системы – это постоянный рабочий процесс, где сетку приходится подкручивать каждые несколько дней. А иногда и внедрять дополнительные механизмы:
Решение задачи на практике – это построение такой схемы, со всеми процессами дообучения, переобучения, сбора и оптимизации сбора.
Придумать и выстроить модель — это сильно больше сил, чем обучить хорошую модельку. Зачастую приходится использовать древние алгоритмы: SIFT, SURF. А иногда брать обученную сетку, но совсем из другой задачи. Например детектор лиц.
Это всё? База готова? Система работает? Конечно нет. За окном лежит мягкий, белый и пушистый снег. Но он становиться жестким и обледеневшим. Наступает весна. В последние два дня опять попёрли ложняки:
Солнышко светит не оттуда. Снег подтаял. Капель застучала.
Хорошая база для такой задачи — это весна + зима + лето + осень. По всем птицам, по разным видам за окном, по разной погоде. Я уже писал длинную-длинную статью тут про то как собирать базы.
Мне кажется, что для такой задачки требуется база хотя бы в 2-3 тысячи кадров по каждой птице в разных условиях.
Генерация базы
Настройка и запуск сети
Установка
Один из главных вопросов, которые мне хотелось понять для себя — возможность запуска ML-фреймворков для CV на простых устройствах. Например на Raspberry Pi.
Слава богу, что кто-то подумал об этом за меня. На ГитХабе есть полезный репозиторий почти без инструкций.
На RPi B+ Caffe и всё необходимое для него можно собрать и установить где-то за день (самому нужно подходить раз в час и пихать очередную команду). На RPi3 как я понимаю можно сильно быстрее (за 2-3 часа должен справиться).
Чтобы не захламлять статью кучей Linux-команд — просто скидываю ссылку сюда, где я всех их описал. Caffe собирается! Работает!
А есть глобальный, созданный из этих локальных:
Идеи хорошие. На RPi3 судя по всему даёт реальное время (чую, что 10-15 fps должно быть).
На моём RPi B+ это дало 1.5-2 кадра в секунду. Что ж, на большее, я, если честно, и не рассчитывал.
Авторы порта под Caffe использовали сетку через C++, чтобы повысить производительность. Но я перетащил в Питон. На нём сильно быстрее разрабатывать.
Обучение сети
Во-первых, как я сказал выше, пришлось поменять последний полносвязный слой:
Я заменил его на два выхода. На одном выходе — наличие птицы + её тип. На втором — качество.
Итоговая скорость работы на RPi B+ у такой штуки
2-3 секунды на кадр + его предобработку (почистить код от конвертаций лишних, обучить в формате в котором OpenCV напрямую данные принимает – будет 1.5-2 секунды).
Вывод информации, Telegram
Ссылка на бота и на канал с выводом бота — ниже, в подвале статьи.
А вот так выглядит режим спама:
Как развивать
Бюджет времени
Исходники
Выкладываю ссылки то, как всё это выглядит в запущенном виде. Ссылки на все свои исходники в процессе. А так же ссылки на все используемые фреймворки/гайды/форумы
Как затестить
Source code
Репозиторий проекта.
Тут — программы для разметки базы. Под винду и под убунту (почему-то OpenCV по разному воспринимает коды клавиатуры, было лень запариваться).
Тут — пример обучения сети. На мой взгляд очень полезный для Caffe. Когда я что-то обучаю сам, то зачастую получается какая-то похожая программка такого типа.
Это — основной код. Тут реализован: детектор движения, бот Telegram, нейронная сетка для распознавания.
Тут база фотографий. Для большинства фотографий есть текстовый файл. В нём две цифры. Первая — тип птицы. Вторая — качество снимка (актуально только когда птица есть). Так же есть картинки без текстовичков. Там всегда нет птицы. Часть базы я взял из VOC2012, чтобы создать подвыборку с изображениями совсем не относящимися к теме. Так что увидите кошечек или собачек — не удивляйтесь.
Если наберёте свою базу, то добавка моей должна повысить стабильность.
Инструкции, полезные команды, и.т.д.
Достаточно большой объём подробностей по настройке RPi я срезал в этой статье. В своём блоге я чуть более подробно рассказывал про некоторый этапы настройки.
Плюс тут я отрезал часть идей которые не получили продолжения — там они есть. Всего 4 заметки по теме: 1, 2, 3, 4.
Версия Caffe под Raspberry Pi утащена отсюда.
Там почти нет описания по установке. Можно читать в моём блоге, можно пробовать по наиболее близкому гайду действовать (пропуская кусок с hdf5).
Гайд по запуску OpenCV на RPi.
Полезная инструкция по созданию бота в Телеграмме. А вообще, большую часть сэмплов про него я брал отсюда. Хороший репозиторий (API под Python).
Если вдруг кто-то хочет чтобы у него птички распознавались, есть RPI, но нет развернутого компа, чтобы обучить сетку на своих данных — присылайте базу, размеченную в указанном формате. Переобучу с добавлением своей, выложу в общий доступ.
Очень боялся, что сегодня никто из птичек не прилетит и будет обломно. Выложил статью — и пусто. Но одна всё же уже прилетела, порадовала. Может будут ещё.
В последнее время делаю много мелких статей/видеороликов. Но так как это не формат Хабра — то публикую их в блоге или на ютубе. Трансляция всего есть в телеге и вк.
На Хабре обычно публикую, когда рассказ становится уже более самозамкнутым, иногда собрав 2-3 разных мини-рассказа на соседние темы.
Виды, плюсы, минусы и цена автокормушек для кошек
Многим знакома такая ситуация: вы срочно должны уехать на пару дней в командировку, а дома остается кот. Взять его с собой нельзя, отдать знакомым не удалось, вопрос – чем он будет питаться? В этом случае поможет автокормушка для кошек, современное устройство, специально разработанное, чтобы выдавать корм через заданные интервалы времени.
Еще она вам очень поможет, если коту показана диета, особый рацион питания, и ему нужно давать корм понемногу через равные промежутки времени. И просто находкой такой прибор будет для трудоголиков, которые постоянно задерживаются на работе.
Вы насыпаете нужное количество корма, выставляете время и отправляетесь по делам. А можно еще и записать свое голосовое обращение котику, если предусмотрена такая функция. Существуют разные варианты данных устройств.
Автоматическая кормушка-миска
По внешнему виду – практически обычная миска, только более современного дизайна и с крышкой. Работают в большинстве своем от батареек, что немаловажно, если в доме частые перебои с электричеством. Различаются по числу кормлений, есть варианты на 1 прием пищи, например, автокормушка для кошек Trixie TX1.
Кормушка на два кормления имеет емкость со льдом, благодаря которой можно оставлять даже жидкий корм, он не испортится
Эргономичная, с емкостью для льда и резиновыми ножками, но на два дня ее не хватит. А есть более сложные варианты, они рассчитаны на 4, 5, 6 приемов пищи. Иные модели также содержат внутри охлаждающий отсек, который дольше сохраняет свежесть влажному корму. Время программируется так, чтобы коту хватило корма до вашего возвращения.
Если у вас 4 разовая кормушка, а вы уезжаете на 4 дня, программируйте разовое суточное питание, если на 2 дня – двухразовый рацион. При вашем отсутствии в течение дня, котик может покушать небольшими порциями 4 раза. Такая автокормушка для кошек с дозатором – не сложный способ обеспечить животному питание на несколько дней.
Подобные кормушки рассчитаны на трех- четырех разовое кормление
Автокормушка с таймером
Проста и доступна в употреблении. Наиболее частый вариант – два лотка с крышками, которые открываются, если сработал таймер. Такая вещь выручит, если вы уезжаете не более, чем на два дня. Ее можно использовать и в обычное время, чтобы питомец приучался есть в одно время и правильными порциями.
Есть более сложный и дрогой вариант, оснащенный несколькими таймерами. Он подходит только для сухого корма, и снабжен емким контейнером, который вмещает до 2 кг. В заданное время срабатывает таймер, и миска заполняется едой, причем, сенсорный контроль не допустит переполнения.
В некоторых современных кормушках есть функция записи голоса хозяина
Механическая автокормушка
Состоит из лотка и контейнера. Действует легко и просто – кот освобождает лоток, корм добавляется в освобожденное пространство. Никакого контроля за съеденным количеством нет, к тому же киска может опрокинуть этот агрегат. Хотя некоторую организованность он позволяет обеспечить. Также в нем отсутствуют батарейки, микрофоны, таймеры и другие «навороты».
Механическая кормушка подойдет при срочном отъезде хозяина на несколько дней
Часто одна торговая марка выпускает несколько моделей изделия. Например, автокормушка для кошек Petwant существует в разных вариантах:
Плюсы
Чем хороши автокормушки:
В некоторых случаях автокормушка является незаменимой вещью
Минусы
Как и многие электронные вещи, кормушка может иногда выйти из строя
Разумный подход гласит: покупать нужно вещь, доступную по средствам, однако чересчур экономить на питомце тоже ни к чему. Такие устройства приобретаются не часто. Поэтому стоит остановиться на золотой середине. Тем более, что рынок позволяет выбрать любой вариант – от простейшей механической до самой «космической».
И диапазон цен тоже весьма обширен. Например, обыкновенные экземпляры без электроники и таймеров стоят около 200-250 рублей. Автокормушка для кошек с таймером обойдется в 1500 рублей. А девайс с большим контейнером и таймером ещё дороже. Сейчас на рынке появилась новая автокормушка для кошек Xiaomi Smart Pet Feeder.
Она рассчитана на 2 кг корма, управлять ею можно со смартфона с помощью мобильного приложения, под миской есть весы, которые позволяют контролировать вес не съеденной пищи. Это важно для правильного расчета рациона. Стоит эта конструкция от 2000 рублей.
Еще более совершенные модели могут занимать линейку цен от 5000 рублей. Но есть и супер дорогостоящие комплексы, с подключением к интернету, охлаждением и подогревом, микрофоном и записью голоса. Они предусматривают и автопоилки, и комфортные автоматические туалеты. Стоимость таких приборов еще дороже.