Systém rozpoznávání a hašení požáru založený na zpracování obrazu: 3 kroky

2024 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy změněno: 2024-01-30 08:19

Dobrý den, přátelé, toto je systém detekce požáru a hasicího zařízení založený na zpracování obrazu pomocí Arduina

Krok 1:

Systém je v zásadě rozdělen na dvě části

1 detekce požáru

2 požární poplach a hasicí přístroj

V první části oheň detekuje pomocí zpracování obrazu.

Zde v tomto projektu používám pro detekci požáru otevřené CV a python. Vytvořil jsem HAAR Cascade Classifier pro detekci požáru pomocí Open CV. Má trenér a detektor pro trénink našeho vlastního kaskádového klasifikátoru, HAAR Cascade se používá k detekci objektu, pro který byl vyškolen. K vyškolení klasifikátoru je potřeba mnoho pozitivních a negativních vzorků obrazu. Školení kaskádového klasifikátoru je složitý a časově náročný proces, takže abych to usnadnil, našel jsem kaskádový školicí software na webu s názvem „cascade trainer GUI“.

Pro školení kaskádového klasifikátoru si stáhněte a nainstalujte thistrainer EXE z výše uvedeného odkazu. Vytvořte složku s názvem fire (můžete vytvořit složku s libovolným názvem, protože můj cílový objekt je fire, takže jsem vytvořil složku „fire“) nyní vytvořte dvě složky uvnitř složky fire s názvem „n“a „p“, n složka je pro vzorky negativního obrazu a p pro vzorky pozitivního obrazu. Pozitivní obrázek obsahuje objekt, který chceme detekovat, v našem případě chceme detekovat oheň, takže shromážděte vzorky obrázků, které obsahují oheň, a vložte je do složky p. U negativních vzorků sbírejte velké množství obrázků, které neobsahují oheň ani částečně. Nyní vytvořte soubor kaskádového klasifikátoru podle výše uvedených kroků, nebo si z odkazu (zdrojový kód) můžete stáhnout předem připravený kaskádový klasifikátor pro detekci požáru a zdrojový kód.

Přichází k pythonu, ke spuštění tohoto projektu je třeba do instalace pythonu nainstalovat následující moduly a knihovny.

· Numpy

· Scipy

· Pyserial (kliknutím na ni stáhnete numpy, scipy a pyserial)

Po instalaci všech modulů otevřete kód pythonu s názvem detekce požáru, arduino.py pokud se při běhu objeví nějaké chyby, nepropadejte panice, právě jsme udělali první část.

Krok 2:

Přejděme k hardwaru, zde jako ovladač používám Arduino UNO, protože potřebuji ovládat čerpadlo, bzučák a červené LED diody.

Použité komponenty:

Arduino uno:

16x2 LCD:

5voltový bzučák:

LED diody

Relé 5voltů:

Tranzistor Bc547:

Rezistory 470r, 1k, 220r, 10k přednastavené:

Lm7805

Kondenzátory 1000uf/25volt, 470uf/16 voltů:

Dioda 1N4007

Webová kamera (volitelně, můžete použít i kameru na notebooku):

Mini ponorné čerpadlo (z místního obchodu)

Připojte všechny komponenty podle níže uvedeného schématu zapojení, připojte arduino k počítači pomocí kabelu USB a zjistěte port com, ke kterému je připojeno Arduino, nyní otevřete kód Arduino, vyberte port com a opravte desku z nabídky nástrojů Arduino a nahrajte kód.

Krok 3:

Otevřete kód pythonu s názvem detekce požáru, arduino.py zkontrolujte, zda je kód portu zapsán správně nebo není v řádku 13, pokud jej nezměníte číslem portu Arduino com. Klikněte na kartu Spustit a poté na Spustit modul nebo stiskněte F5.

Pokud jsou všechna připojení v pořádku, na obrazovce se zobrazí náhled kamery. Nyní na něj ukažte oheň, detekuje se požár a spustí se čerpadlo, stejně jako bzučák spustí pípnutí.

ODKAZY KE STAŽENÍ

Zdrojový kód:

Moduly Pythonu:

Cascade trenér GUI:

Doufám, že vám to bude užitečné. pokud ano, lajkujte, sdílejte, vyjádřete své pochybnosti. Pro více takových projektů mě sledujte! Podpořte můj kanál na YouTube.

Děkuji!

Facebook

Youtube