1. 시작

UnitV2에서 미리 설치된 이미지 인식 앱이 자동으로 시작되는 것은 카메라가 자주 움직이는 상황이다.
한편, 소형 케이스의 고규격 CPU 동작 때문에 발열 문제를 피할 수 없다.
앞으로의 사용법으로 독자적인 이미지 처리를 이동하고 동작을 계속하려면 발열 대책이 필요하기 때문에 미리 설치된 이미지 식별 응용을 먼저 멈추고 싶습니다.

2. 사전 설치 어플리케이션 중지

자동으로 시작되는 이미지 식별 응용의 구성과 정지 방법은 이 사이트를 참고했다.
M5 Stack UnitV2 구동 로봇(아래 준비): 사자 가죽의 양발 로봇 연수 Part.4
우선 Top 명령을 통해 이미지 인식 응용이 가동 상태에서의 부하 상황을 확인하고 원래 Jupyter에서teminal을 시작하려고 했기 때문에 다음은'이미지 인식 응용이 정지되고 JupytreeNotebook이 가동 중인 상태'다.
jupyther-notebook 과정 중 CPU 처리가 소모되었습니다.

다음은 모바일 참고 사이트에서 소개한 이미지 식별 프로그램의 시작 스크립트로 자동 시작을 피하고 다시 시작합니다.
※ juptyernotebook에서 시작하는 terminal을 통해 루트에서 실행됩니다.

mv /etc/init.d/S85runpayload /home/m5stack

재부팅 후 Top 명령을 통해 로드 상태를 다시 확인합니다.
고부하의 과정은 보아하니 움직이지 않은 것 같다.(이로 인해 발열이 줄어들 것으로 기대된다)

3. 사전 설치 어플리케이션의 수동 시작

이미지 인식 애플리케이션은 UnitV2의 성능을 보여줄 때 외관도 쉽게 이해할 수 있기 때문에 시연할 때 다시 시작하고 싶은 경우도 있다.
나도 머리 버튼을 누르면서 미리 설치하는 프로그램을 시작해 보려고 했지만 버튼을 누르면 펌웨어 업그레이드 작업에 덮어쓰이기 때문에 포기했다.
명령을 수동으로 시작하려면
매개 변수: start에서 이동하는 시작 스크립트를 실행해서 시작합니다.
sudo를 실행할 때 권한/dev/null이 없으면 오류가 발생할 수 있으므로 미리 실행하는 것에 주의해야 합니다.
참조: M5 Stack UnitV2를 위한 메모

이렇게 시동이 걸린 것처럼 보이는데 사실 오류가 발생해서 시동이 걸리지 않았어요.
이미지 식별 프로그램의 로그는 다음과 같다
/tmp/payload.info
다시 sudo에서 실행합니다.이렇게 하면 정상적으로 작동할 수 있습니다, unitv2.py도 방문했습니다.

이미지 인식 응용프로그램을 시작한 후 Top 명령을 사용하여 하중 상태를 확인합니다.
기본적으로 선택된camerastream 프로세스의 부하가 매우 높은 것 같습니다.
사용하지 않고 자주 작동하면 발열의 원인 중 하나가 될 수 있다.

4.기타

마지막 펌웨어 업데이트 했는데 펌웨어의 버전은 어디서 알아요?
요컨대 이번 작업 과정에서 시작 스크립트의 일람표를 확인했다.
20210907 버전의 펌웨어 업데이트에서 업데이트된 Sep6 업데이트 스크립트를 확인할 수 있습니다.
어쨌든 우리가 판단할 수밖에 없나...?