Un campanello che riconosce chi suona e distingue un amico da un corriere, senza mandare un solo fotogramma a un server esterno. È quello che hanno costruito Massimo Banzi e Andrea Richetta con l’Arduino UNO Q e una camera. Il cuore del progetto è un modello di computer vision che gira interamente in locale, quindi la privacy di chi suona resta intatta. Quando qualcuno resta davanti alla porta per qualche secondo, il sistema scatta una foto e la manda sul telefono, senza passare da servizi cloud.
La scheda che rende possibile tutto questo è l’Arduino UNO Q, disponibile anche in versione 4GB con kit completo di accessori. La sua particolarità sta nell’architettura dual-brain: due anime diverse sulla stessa scheda, pensate per compiti diversi. Da una parte un system-on-chip Qualcomm Dragonwing QRB2210 quad-core Arm Cortex-A53 a 2GHz con capacità Linux, dall’altra un coprocessore STMicroelectronics STM32U585 Cortex-M33 che lavora fino a 160MHz per i carichi real-time. Le due metà comunicano e cooperano tramite un ambiente di sviluppo integrato.
Il dual-brain dell’Arduino UNO Q: Linux e real-time sulla stessa scheda
Il Qualcomm Dragonwing QRB2210 è un system-on-chip quad-core Arm Cortex-A53 a 2GHz. Questa metà della scheda gestisce Linux e si occupa dei compiti pesanti, come l’esecuzione del modello di computer vision. Il coprocessore STMicroelectronics STM32U585 Cortex-M33 lavora fino a 160MHz e si dedica ai carichi real-time, quelli che non possono aspettare. Quindi il campanello può analizzare il video e allo stesso tempo reagire con precisione agli eventi, per esempio al momento in cui qualcuno preme il pulsante. Per chi vuole rifare il progetto, la parte di visione si appoggia a una camera collegata alla scheda.
- Qualcomm Dragonwing QRB2210: system-on-chip quad-core Arm Cortex-A53 a 2GHz, con capacità Linux
- STMicroelectronics STM32U585: coprocessore Cortex-M33 fino a 160MHz per i carichi real-time
- Camera collegata alla scheda per acquisire le immagini da analizzare
- Modello di computer vision eseguito localmente sul dispositivo
- Ambiente di sviluppo integrato per far comunicare le due metà dell’UNO Q
Riconoscimento di persone e oggetti senza cloud
Invece di inviare il video a un server di terze parti per l’analisi, il campanello esegue un piccolo modello di computer vision localmente sul dispositivo. Il riconoscimento locale di persone e oggetti avviene quindi senza sacrificare la privacy. Per chi vive in un condominio o ha una porta sulla strada, la differenza è concreta: nessun fotogramma lascia la casa. Il tutto con funzionalità simili a un campanello smart commerciale, ma costruito e controllato in casa.
Chi vuole seguire la costruzione può guardare il video della sessione di live build, trasmessa il 22 settembre alle 15:00 CET / 9:00 ET. Nel video si vede come Banzi e Richetta mettono insieme la scheda e la camera e come sfruttano l’ambiente di sviluppo integrato per far dialogare le due metà dell’UNO Q. Per chi vuole rifare il campanello, il punto di partenza è proprio l’Arduino UNO Q, la scheda che unisce la semplicità del microcontrollore STM32U585 alla potenza del processore Qualcomm.
Il progetto mostra come la computer vision possa entrare in un oggetto quotidiano senza dipendere dal cloud. La scheda fa il lavoro sporco in casa, il modello riconosce le persone e gli oggetti, e il controllo remoto della casa resta disponibile. Per un maker che vuole un campanello smart senza cedere i propri video a terzi, questa è una strada praticabile già oggi. Il video della live build è il punto da cui partire per capire come replicarlo.
