Colec.te - Lixeira Inteligente Qualcomm Dragonboard 410c + OpenCV: 7 кадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-30 10:38

Lexeira автоматтык түрдө автоматтык түрдө автоматтык түрдө жасалат. Веб -камера веб -сайтка кирүү үчүн, сиз өзүңүздү тааный аласыз, эгерде эч кандай шарттар жок болсо дагы.

1 -кадам: Lixo, Um Problema Mundial

Негизги көйгөйлөр эч кандай көйгөйлөр менен чектелбейт, айрыкча, бул чоң көйгөйлөрдүн натыйжасында, ал эми коомдун эң чоң натыйжасы болуп саналат.

Маселени чечүү үчүн Сан -Паулудагы эң чоң көйгөйлөр, мисалы, 800дөн 1 кгга чейин ар кандай диареялар, 4 же 6 литро дежет, 15,000 тоннага чейин. Бул 3,750 картанын диаграммасына туура келет.

2 -кадам: Separar O Lixo үчүнбү?

Com a separação dos lixos fica mais fácil e rápida a reciclagem do do material. A reciclagem redes düşünülmee ososos de doenças e deves devices là léco de léxo emoca léco de léco de léco de léco de léco de loso, a médio de auidis a de auidas a cido de losos..

3 -кадам: Qual a Solução?

Nossa solução é uma Lixeira feita com materiais também recicláveis que analisa o tipo de lixo eo descarta no compartimento correto. Капаз де апрендер жана кайра текшерүүчү материал джекарто (папел, металл, пласико, видро ou outros). Após a detecção e classificação do objeto, um ainal enéviado para um motor que move uma esteira, posiciona no local adadado e outro motor é acionado para fazer or despejo.

4 -кадам: Quais Tecnologias Utilizadas катары?

Программалык камсыздоо:

- OpenCV

- Хаар каскадынын классификатору

- Python

- MRAA

- Linux (Debian)

Аппараттык:

- Dragonboard 410c

- 96board Mezzanine

- DC Motors

- Айдоочу мотору Ponte H L298N

- Fonte ATX 230W

- Веб -камера

5 -кадам: Algoritmos E Codigos

Parte 1 - OpenCV, Статистикалык

Комментарийлерди кайра текшерүү 5 -кадамда жок кылынат, 3 -кадам деморария, чечимдер жана көйгөйлөр табылганда, аларды чечүү үчүн конкреттүү программалар орнотулат. Essa detecção ocorreu nos seguintes passos.

1 - Treinamento: Foram utilizadas 20 сүрөттөрдү бөлүп кароо

2 - Detecção:

2.1 - Конвертер HSV үчүн. "V '" номерине жазылгыла, бул жерде 2 функция бар.

2.2 - Эч кандай чектөөлөр жок.

2.3 - Директорлордун жардамы менен чоң өлчөмдөгү компьютерлерди эсептөө.

2.4 - Колдонмону табуу үчүн колдонмону табуу керек.

2.5 - Аппараттын жабылышы.

2.6 - Каннинин детектору

2.7 - Линха де Хуфтун трансформациясын эсептөө

2.8 - Туура эмес маалымат.

2.9 - Компьютердик эсепке кирүү мүмкүнчүлүгү. Позитивдүү жана негативдүү болгон жок.

3 - Бөлүп алуу: алдыңкы бөлүктө (картада), кыймылдаткычта (кыймылдаткычта) кыймылсыз абалда болуу же жок кылуу же жок кылуу же жок кылуу.

3.1 - Дайындар боюнча DragonBoard 1,8V жана башка драйверлерди иштетүү талап кылынат, бирок алар 5 V, автоматтык түрдө ATX де 230 Вт болуп саналат.

3.2 - Кыймылсыз абалга келтирүү үчүн, автоматтык түрдө автоматтык түрдө такта орнотулган.

Эскертүүлөр: Дисциплинанын маанилүүлүгүн аныктоо үчүн, мезониндик тактаны башкаруу системасы/sys/class/gpio e que o código seja executado como root (sudo).

4 - Armazenamento de dados:

AWS IoT орнотулган маалыматтын ачылышын камсыздоо үчүн керектүү маалыматты табуу мүмкүн эмес. Essas dados são trocados utilizando or protocolo MQTT on enveio recevimento for informacões de forma biidirecional.

6 -кадам: Imagens Protótipo Em Construção жасайт. (Versões 1.0 E 2.0)

7 -кадам: Autores Do Projeto

Бул жерде:- Дэвид Карвальо- Лукас Азеведо- Родриго Альвес- Лариса Лагес- Маноэла Виейра- Бианка Лисле- Андреа Дуке