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

2024 ავტორი: John Day | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-30 10:16

Nossa lixeira inteligente შედგება ცალკეული ავტომატური მოძრაობისგან. ვებ კამერა, რომელიც იდენტიფიცირებულია როგორც ლიპსია, ასევე დეპოზიტები არ არის გათვალისწინებული შემდგომი მომსახურებისათვის.

ნაბიჯი 1: Lixo, Um Problema Mundial

Um dos principais problemas encontrado no meio urbano, განსაკუთრებით დიდი სიდედრი არის ლიქსო სოლიდო, შედეგად მივიღე სოციალიზაცია, რომელიც დაგეგმილია.

Para ter uma noção mais ampla do problema tomemos a cidade de სან პაულო como exemplo, em mada mada cada pessoa produc diariamente entre 800 ga 1 kg de lixo diário, ou de 4 a 6 litros de dejetos, por dia são gerados 15.000 tonladas de lixo, ის შეესაბამება 3.750 caminhões carregados diariamente. Em an an esses caminhões enfileirados cobririam o trajeto entre cidade de S Paulo Paulo e Nova Iorque, ida e volta.

ნაბიჯი 2: Por Que Separar O Lixo?

Com a separação dos lixos fica mais fácil e rápida a reciclagem do material. A reciclagem reduz konsideravelmente os casos de doenças e mortes devido às enchentes და acúmulo de lixo em locais urbanos, diminui impactos sobre oi limais ambiente e ajuda რა

ნაბიჯი 3: გირჩევთ გადაწყვეტას?

Nossa solução é uma x Lixeira feita com materiais também recicláveis que analisa o tipo de lixo eo descarta no compartimento correto. O reconhecimento é através de uma câmera que utiliza um banco de dados de imagens eormantia otomagia ტექნოლოგიების არომატიზაცია. capas de aprender e reconhecer o material do objeto descartado (papel, metal, plástico, vidro ou outros). Apos a detecção e classificação do objeto, um sinal é enviado para um motor que que გადაადგილება uma esteira, სავარაუდოა, რომ არ არსებობს ადგილობრივი ადექვატური ან გარე ძრავა acionado para fazer o despejo.

ნაბიჯი 4: Quais As Tecnologias Utilizadas?

პროგრამული უზრუნველყოფა:

- OpenCV

- ჰარის კასკადის კლასიფიკატორი

- პითონი

- MRAA

- Linux (Debian)

აპარატურა:

Dragonboard 410c

- 96 დაფაზე ანტრესოლი

- მოტორსი DC

- მძღოლი Motor Ponte H L298N

- Fonte ATX 230W

- Ვებკამერა

ნაბიჯი 5: Algoritmos E Códigos

ნაწილი 1 - OpenCV, სტატისტიკა

ნაბიჯი 3 reconhecer os 5 ინფორმაცია მასალების აღწერისას ნაბიჯი 3 demoraria muito, decididor afunilar o problema e detector apenas latas e garrafas de plástico para comprovar a prova do conceito. Essa detecção ocorreu nos seguintes passos.

1 - Treinamento: Foram utilizadas 20 imagens divididas entre garrafas e latas

2 - დეტექტივი:

2.1 - გამოსახულების კონვერტორი HSV. Aumentar 'V' for um fator de 2 com o objetivo de ter features mais visíveis.

2.2 - Encontrar gradiente de Sobel nos eixos x e y.

2.3 - გამოთვალეთ მასშტაბები com iguais pesos em ambas as direções.

2.4.

2.5 - აპლიკაციის დახურვა სურათის ამოცნობისთვის, რომელიც მდებარეობს კამერაში.

2.6 - კანდის დეტექტორი

2.7 - გაანგარიშება transformada de linha de Hough

2.8 - Enquadrar bordas do objeto num retângulo.

2.9 - Checar proporção largura x altura para comparação com o banco de dados. არ banco estão armazenados diversos modelos positivos e negativos.

3 - განცალკევება: Dado a sada da etapa anterior (garrafa ou lata), movemos a esteira (motor) para o lado esquerdo ou direito despejando o objeto და acendendo um LED para მითითებით, თუ რა პროცესში უნდა მივიღოთ თქვენი წარმატება.

3.1 - გადატვირთეთ DragonBoard– ის მომსახურებით 1.8V არ არის მითითებული, თუ რა დრაივერები ითხოვენ ძრავას, რომელიც მოითხოვს 5 V ძრავას, რომელიც იყენებს 12 V– ს ოდენობით ATX de 230 W.

3.2 - Nesta etapa utilizamos o mraa para mapear os dois polos do motor em pinos de entrada na mezzanine board para podermos girar esteira em ambas as direções.

დაკვირვება.

4 - Armazenamento de dados:

Todas as informações deteadas são enviadas para uma instância da AWS IoT onde os dados podem serum acessados pelas pessoas კომპეტენტური და tomar ações აუცილებლობა. Essas dados são trocados გამოყენება o პროტოკოლით MQTT შესაძლებელია თუ არა, როგორც გარემოში, ასევე ინფორმაციის ორმხრივი ინფორმაციის მისაღებად.

ნაბიჯი 6: Imagens Do Protótipo Em Construção. (ვერსიები 1.0 E 2.0)

ნაბიჯი 7: Autores Do Projeto

Da esquerda pra direita:- David Carvalho- Lucas Azevedo- Rodrigo Alves- Larissa Lages- Manoela Vieira- Bianca Lisle- Andréa DuqueAgradecimentos: Angelo Brito, Thiago Pinheiro, Heitor Araújo e à todos que nos ajudaram diretamente e indire