Sadržaj:

Sustav prepoznavanja i gašenja požara temeljen na obradi slike: 3 koraka
Sustav prepoznavanja i gašenja požara temeljen na obradi slike: 3 koraka

Video: Sustav prepoznavanja i gašenja požara temeljen na obradi slike: 3 koraka

Video: Sustav prepoznavanja i gašenja požara temeljen na obradi slike: 3 koraka
Video: REVAN - THE COMPLETE STORY 2024, Studeni
Anonim
Image
Image

Pozdrav prijatelji, ovo je sustav za detekciju i gašenje požara temeljen na obradi slike pomoću Arduina

Korak 1:

Slika
Slika

U osnovi sustav je podijeljen na dva dijela

1 detekcija požara

2 dojavljivač i aparat za gašenje požara

U prvom dijelu detektira požar pomoću obrade slike.

Ovdje u ovom projektu koristim otvoreni životopis i python za detekciju požara. Napravio sam HAAR Kaskadni klasifikator za detekciju požara pomoću Open CV -a. Ima trenažer i detektor za vlastiti kaskadni klasifikator, HAAR Cascade se koristi za otkrivanje objekata za koje je obučen. Mnogo pozitivnih i negativnih uzoraka slike potrebno je za obuku klasifikatora. Obuka kaskadnog klasifikatora je složen i dugotrajan proces, pa kako bih olakšao, na web stranici pronalazim softver za kaskadnu obuku pod nazivom „cascade trainer GUI“.

Za klasifikaciju kaskadnog klasifikatora, preuzmite i instalirajte thistrainer EXE sa gornje veze. Napravite mapu s imenom fire (možete stvoriti mapu s bilo kojim imenom jer mi je ciljni objekt fire, pa sam stvorio mapu "fire") sada stvorite dvije mape unutar vatrene mape s imenom "n" i "p", n mapa je za uzorke negativne slike i p za uzorke pozitivne slike. Pozitivna slika sadrži objekt koji želimo detektirati, u našem slučaju želimo detektirati požar pa prikupimo uzorke slika koji sadrže vatru i stavimo ih u p mapu. Za negativne uzorke prikupite veliki broj slika koje čak i djelomično ne sadrže vatru. Sada slijedite korake na gornjoj stranici za izradu datoteke kaskadnog klasifikatora ili možete preuzeti unaprijed napravljeni kaskadni klasifikator za detekciju požara i izvorni kod s veze (izvorni kod)

Dolazi prema pythonu, da biste pokrenuli ovaj projekt, morate instalirati sljedeće module i knjižnice u svoju postavku pythona.

· Numpy

· Znanstven

· Pyserial (kliknite na nju za preuzimanje numpy, scipy i pyserial)

Nakon instalacije svih modula otvorite python kôd s imenom detekcija požara, arduino.py ako dobijete neke pogreške tijekom izvođenja, nemojte paničariti, upravo smo odradili prvi dio.

Korak 2:

Slika
Slika

Idemo prema hardveru, ovdje koristim Arduino UNO kao kontroler jer moram kontrolirati pumpu, zujalicu i crvene LED diode.

Korištene komponente:

Arduino uno:

16x2 LCD:

Zvučni signal od 5 volti:

LED diode

5voltni relej:

Bc547 tranzistor:

Otpornici 470r, 1k, 220r, 10k unaprijed postavljeni:

Lm7805

Kondenzatori 1000uf/25volt, 470uf/16 volt:

Dioda 1N4007

Web kamera (izborno, možete koristiti i kameru prijenosnog računala):

Mini potopna pumpa (iz lokalne trgovine)

Spojite sve komponente prema donjem dijagramu spojeva, spojite arduino na računalo pomoću USB kabela i saznajte com port na koji je Arduino spojen, sada otvorite Arduino kôd, odaberite com port i ispravnu ploču s izbornika alata na Arduinu i prenesite kod.

3. korak:

Slika
Slika
Slika
Slika

Otvorite python kôd s imenom detekcija požara, arduino.py provjerite com port upisivanje koda je ispravno ili nije u retku 13, ako ga ne promijenite s brojem Arduino com porta. Pritisnite karticu Run, zatim kliknite Run module ili pritisnite F5.

Ako su sve veze u redu, pregled kamere će se prikazati na ekranu. Sada mu pokažite vatru, otkrijte vatru i pokrenite pumpu, kao i zvučni signal.

PREUZMI LINKOVE

Izvorni kod:

Python moduli:

GUI kaskadnog trenera:

Nadam se da će vam ovo biti korisno. ako da, lajkujte, podijelite, komentirajte svoju sumnju. Za još ovakvih projekata, pratite me! Podržite moj kanal na YouTubeu.

Hvala vam!

facebook

youtube

Preporučeni: