Sistem za prepoznavanje in gašenje požara na osnovi obdelave slike: 3 koraki

2024 Avtor: John Day | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2024-01-30 12:03

Pozdravljeni prijatelji, to je sistem za odkrivanje in gašenje požara na osnovi obdelave slik, ki uporablja Arduino

Korak 1:

V bistvu je sistem razdeljen na dva dela

1 zaznavanje požara

2 požarni alarm in gasilni aparat

V prvem delu požar zazna z obdelavo slik.

Tukaj v tem projektu uporabljam odprti življenjepis in python za odkrivanje požara. Ustvaril sem HAAR Cascade Classifier za odkrivanje požara z uporabo odprtega življenjepisa. Ima trener in detektor za usposabljanje lastnega kaskadnega klasifikatorja, HAAR Cascade se uporablja za odkrivanje predmetov, za katere je bil usposobljen. Za vzpostavitev klasifikatorja je potrebno veliko vzorcev pozitivnih in negativnih slik. Usposabljanje kaskadnega klasifikatorja je kompleksen in dolgotrajen proces, zato za lažje iskanje programske opreme za kaskadno usposabljanje v spletnem imenu je "cascade trainer GUI".

Za kaskadni klasifikator usposabljanja prenesite in namestite thistrainer EXE s zgornje povezave. Ustvari mapo z imenom fire (lahko ustvarite mapo s katerim koli imenom, saj je moj ciljni objekt fire, zato sem ustvaril mapo »fire«), zdaj ustvarite dve mapi v požarni mapi z imenom »n« in »p«, n mapa je za vzorce negativnih slik in p za vzorce pozitivnih slik. Pozitivna slika vsebuje predmet, ki ga želimo zaznati, v našem primeru želimo odkriti požar, zato zberite vzorce slik, ki vsebujejo ogenj, in jih vstavite v mapo p. Za negativne vzorce zberemo veliko število slik, ki niti delno ne vsebujejo ognja. Sledite korakom na zgornji strani za izdelavo datoteke kaskadnega razvrščevalnika ali pa s povezave (izvorna koda) naložite vnaprej pripravljen kaskadni klasifikator za odkrivanje požara in izvorno kodo

Prihaja proti pythonu, če želite zagnati ta projekt, morate v svojo nastavitev pythona namestiti naslednje module in knjižnice.

· Numpy

· Scipy

· Pyserial (kliknite jo, če želite prenesti numpy, scipy in pyserial)

Po namestitvi vseh modulov odprite kodo python z imenom odkrivanja požara, arduino.py, če med izvajanjem naletite na napake, ne paničite, mi smo opravili le prvi del.

2. korak:

Gremo k strojni opremi, tukaj uporabljam Arduino UNO kot krmilnik, saj moram krmiliti črpalko, zvočni signal in rdeče LED.

Uporabljene komponente:

Arduino uno:

16x2 LCD:

5 -voltni zvočni signal:

LED diode

5voltni rele:

Tranzistor Bc547:

Upori 470r, 1k, 220r, 10k prednastavljeni:

Lm7805

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

Dioda 1N4007

Spletna kamera (neobvezno, lahko uporabite tudi fotoaparat za prenosni računalnik):

Mini potopna črpalka (iz lokalne trgovine)

Povežite vse komponente, kot je prikazano na spodnji shemi vezja, povežite arduino z računalnikom s kablom USB in poiščite vrata com, na katera je priključen Arduino, zdaj odprite kodo Arduino, izberite vrata com in ustrezno ploščo v meniju orodij Arduina in naložite kodo.

3. korak:

Odprite kodo python z imenom odkrivanje požara, arduino.py preverite, ali je v kodo za vnos kode pravilna ali ne v vrstico 13, če je ne spremenite s številko vrat Arduino com. Kliknite jeziček Run, nato Run module ali pritisnite F5.

Če so vse povezave v redu, se na zaslonu prikaže predogled kamere. Zdaj pokažite ogenj, zaznajte požar in zaženite črpalko ter zvočni signal.

PRENOS POVEZAVE

Izvorna koda:

Moduli Python:

GUI kaskadnega trenerja:

Upam, da se vam bo to zdelo koristno. če da, všečkajte, delite, komentirajte svoj dvom. Za več takih projektov me spremljajte! Podprite moj kanal v YouTubu.

Hvala vam!

facebook

youtube