System rozpoznawania i gaszenia ognia oparty na przetwarzaniu obrazu: 3 kroki

2024 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2024-01-30 11:28

Witajcie przyjaciele, jest to system wykrywania i gaszenia ognia oparty na przetwarzaniu obrazu przy użyciu Arduino

Krok 1:

Zasadniczo system podzielony jest na dwie części

1 detekcja pożaru

2 alarm przeciwpożarowy i gaśnica

W pierwszej części ogień wykrywa za pomocą przetwarzania obrazu.

W tym projekcie używam otwartego CV i Pythona do wykrywania pożaru. Stworzyłem klasyfikator kaskadowy HAAR do wykrywania pożarów za pomocą Open CV. Posiada trenażer i detektor do trenowania własnego klasyfikatora kaskadowego, HAAR Cascade służy do wykrywania obiektu do którego został przeszkolony. Do wyszkolenia klasyfikatora potrzeba wielu pozytywnych i negatywnych próbek obrazu. Trening klasyfikatora kaskadowego jest złożonym i czasochłonnym procesem, dlatego aby było to łatwe, znalazłem oprogramowanie do treningu kaskadowego na stronie internetowej o nazwie „GUI trenera kaskadowego”.

Aby trenować klasyfikator kaskadowy, pobierz i zainstaluj thistrainer EXE z powyższego linku. Utwórz folder o nazwie fire (możesz utworzyć folder o dowolnej nazwie, ponieważ moim obiektem docelowym jest fire, więc utworzyłem folder „fire”) utwórz teraz dwa foldery wewnątrz folderu ognia o nazwach „n” i „p”, folder n to dla negatywowych próbek obrazu i p dla pozytywnych próbek obrazu. Obraz pozytywowy zawiera obiekt, który chcemy wykryć, w naszym przypadku chcemy wykryć ogień, więc zbierz próbki obrazu, które zawierają ogień i umieść je w folderze p. W przypadku próbek ujemnych należy zebrać dużą liczbę obrazów, które nawet częściowo nie zawierają ognia. Teraz wykonaj kroki opisane na powyższej stronie, aby utworzyć plik klasyfikatora kaskadowego, lub możesz pobrać gotowy klasyfikator kaskadowy do wykrywania pożarów i kod źródłowy z linku (kod źródłowy)

Idzie w kierunku Pythona, aby uruchomić ten projekt, musisz zainstalować następujące moduły i biblioteki w konfiguracji Pythona.

· Nudny

· Scipy

· Pyserial (kliknij ją, aby pobrać numpy, scipy i pyserial)

Po zainstalowaniu wszystkich modułów otwórz kod Pythona z nazwą wykrywania pożaru, arduino.py, jeśli podczas działania pojawią się błędy, nie wpadaj w panikę, właśnie zrobiliśmy pierwszą część.

Krok 2:

Przejdźmy do sprzętu, tutaj używam Arduino UNO jako kontrolera, ponieważ muszę sterować pompą, brzęczykiem i czerwonymi diodami LED.

Zastosowane komponenty:

Arduino uno:

Wyświetlacz LCD 16x2:

Brzęczyk 5V:

diody LED

Przekaźnik 5V:

Tranzystor Bc547:

Rezystory 470r, 1k, 220r, 10k ustawione fabrycznie:

Lm7805

Kondensatory 1000 uf/25 woltów, 470 uf/16 woltów:

Dioda 1N4007

Kamera internetowa (opcjonalnie, możesz również użyć kamery laptopa):

Mini pompa głębinowa (z lokalnego sklepu)

Podłącz wszystkie komponenty zgodnie z poniższym schematem, podłącz arduino do komputera za pomocą kabla USB i znajdź port com, do którego jest podłączone Arduino, teraz otwórz kod Arduino, wybierz port com i poprawną płytkę z menu narzędzi Arduino i wgraj kod.

Krok 3:

Otwórz kod Pythona z nazwą wykrywania pożaru, arduino.py sprawdź port com, aby zapisać kod jest poprawny lub nie w linii 13, jeśli nie, zmień go za pomocą numeru portu com Arduino. Kliknij kartę Uruchom, a następnie kliknij moduł Uruchom lub naciśnij klawisz F5.

Jeśli wszystkie połączenia są w porządku, na ekranie pojawi się podgląd kamery. Teraz pokaż mu ogień, ogień zostanie wykryty i uruchomi się pompa, a brzęczyk zacznie wydawać sygnał dźwiękowy.

POBIERZ LINKI

Kod źródłowy:

Moduły Pythona:

GUI trenera kaskadowego:

Mam nadzieję że uznasz to za użyteczne. jeśli tak, polub, podziel się tym, skomentuj swoje wątpliwości. Po więcej takich projektów śledź mnie! Wesprzyj mój kanał na YouTube.

Dziękuję Ci!

Facebook

youtube