Sistem de recunoaștere și stingere a incendiilor bazat pe procesarea imaginilor: 3 pași

2025 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2025-01-23 15:04

Bună ziua, prieteni, acesta este un sistem de detectare și stingere a incendiilor bazat pe procesarea imaginilor care utilizează Arduino

Pasul 1:

Practic sistemul este împărțit în două părți

1 detectare incendiu

2 semnal de incendiu și stingător

În prima parte focul detectează folosind procesarea imaginilor.

Aici, în acest proiect, folosesc CV deschis și python pentru detectarea incendiilor. Am creat un HAAR Cascade Classifier pentru detectarea incendiilor folosind Open CV. Are antrenor și detector pentru antrenarea propriului nostru clasificator de cascadă, HAAR Cascade este folosit pentru a detecta obiectul pentru care a fost instruit. O mulțime de probe de imagini pozitive și negative sunt necesare pentru a antrena clasificatorul. Instruirea clasificatorului în cascadă este un proces complex și care necesită mult timp, așa că, pentru a fi mai ușor, găsesc că un software de instruire în cascadă pe numele web este „GUI de formare în cascadă”.

Pentru clasificarea în cascadă de antrenament, descărcați și instalați thistrainer EXE de pe linkul de mai sus. Creați un folder cu nume fire (puteți crea folder cu orice nume, deoarece obiectul meu țintă este fire, așa că am creat folderul „fire”) acum creați două foldere în folderul fire cu numele „n” și „p”, n folderul este pentru eșantioane de imagini negative și p pentru eșantioane de imagini pozitive. Imaginea pozitivă conține obiectul pe care dorim să-l detectăm, în cazul nostru vrem să detectăm focul, așa că colectați probele de imagine care conține foc și puneți-le în folderul p. Pentru eșantioanele negative colectați un număr mare de imagini care nu conțin foc chiar parțial. Acum urmați pașii de pe pagina de mai sus pentru realizarea fișierului dvs. clasificator cascadă sau puteți descărca clasificator cascadă prefabricat pentru detectarea incendiilor și codul sursă de pe link (cod sursă)

Vine către python, pentru a rula acest proiect, trebuie să instalați următoarele module și biblioteci în configurația dvs. python.

· Numpy

· Scipy

· Pyserial (faceți clic pe ea pentru a descărca numpy, scipy și pyserial)

După instalarea tuturor modulelor, deschideți codul Python cu denumirea de detectare a incendiilor, arduino.py, dacă aveți unele erori în timpul rulării, nu intrați în panică, tocmai am făcut prima parte.

Pasul 2:

Să ne îndreptăm spre hardware, aici folosesc Arduino UNO ca controler, deoarece trebuie să controlez pompa, soneria și LED-urile roșii.

Componente utilizate:

Arduino uno:

LCD 16x2:

Buzzer 5volt:

LED-uri

Releu 5volt:

Bc547 tranzistor:

Rezistoare 470r, 1k, 220r, 10k presetate:

Lm7805

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

Dioda 1N4007

Cameră web (opțională, puteți utiliza și camera laptopului):

Mini pompă submersibilă (din magazinul local)

Conectați toate componentele conform schemei de circuite de mai jos, conectați arduino la computer folosind cablul USB și aflați portul com pe care este conectat Arduino, deschideți acum codul Arduino, selectați portul com și corectați placa din meniul de instrumente al Arduino și încărcați Codul.

Pasul 3:

Deschideți codul Python cu denumirea de detectare a focului, arduino.py verificați portul com scris în cod este corect sau nu în linia 13, dacă nu modificați-l cu numărul portului Arduino com. Faceți clic pe fila Executare, apoi pe Executare modul sau apăsați F5.

Dacă toate conexiunile sunt ok, previzualizarea camerei va apărea pe ecran. Acum arătați focul, detectați focul și porniți pompa, precum și soneria pornește un sunet sonor.

DESCĂRCAȚI LINKURI

Cod sursă:

Module Python:

GUI trainer Cascade:

Sper că veți găsi acest lucru util. dacă da, îți place, împărtășește-l, comentează-ți îndoiala. Pentru mai multe astfel de proiecte, urmează-mă! Sprijină-mi canalul pe YouTube.

Mulțumesc!

Facebook

youtube