Sistema de extinción y reconocimiento de incendios basado en procesamiento de imágenes: 3 pasos

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-30 08:40

Hola amigos, este es un sistema de detección y extinción de incendios basado en procesamiento de imágenes que utiliza Arduino

Paso 1:

Básicamente, el sistema se divide en dos partes

1 detección de incendios

2 alerta de incendio y extintor

En la primera parte, el fuego detecta mediante procesamiento de imágenes.

Aquí, en este proyecto, estoy usando CV abierto y Python para la detección de incendios. Creé un clasificador en cascada HAAR para la detección de incendios usando Open CV. Dispone de entrenador y detector para entrenar nuestro propio clasificador en cascada, HAAR Cascade se utiliza para detectar objeto para el que ha sido entrenado. Se necesitan muchas muestras de imágenes positivas y negativas para entrenar al clasificador. La formación del clasificador en cascada es un proceso complejo y que requiere mucho tiempo, por lo que, para facilitarlo, encuentro que un software de formación en cascada en el nombre de la web es “interfaz gráfica de usuario en cascada”.

Para entrenar el clasificador en cascada, descargue e instale este entrenador EXE desde el enlace anterior. Cree una carpeta con el nombre de fuego (puede crear una carpeta con cualquier nombre ya que mi objeto de destino es fuego, así que creé la carpeta "fuego") ahora cree dos carpetas dentro de la carpeta de fuego con el nombre "n" y "p", la carpeta n es para muestras de imágenes negativas yp para muestras de imágenes positivas. La imagen positiva contiene el objeto que queremos detectar, en nuestro caso queremos detectar el fuego, así que recopile las muestras de la imagen que contiene el fuego y colóquelas dentro de la carpeta p. Para las muestras negativas, recopile una gran cantidad de imágenes que no contengan fuego ni siquiera parcialmente. Ahora siga los pasos de la página anterior para crear su archivo clasificador en cascada, o puede descargar el clasificador en cascada prefabricado para la detección de incendios y el código fuente desde el enlace (código fuente)

Viene hacia python, para ejecutar este proyecto necesita instalar los siguientes módulos y bibliotecas en su configuración de Python.

· Numpy

· Scipy

· Pyserial (haz clic en ella para descargar numpy, scipy y pyserial)

Después de la instalación de todos los módulos, abra el código Python con el nombre de detección de incendios, arduino.py, si obtiene algunos errores durante la ejecución, no se asuste, acabamos de terminar la primera parte.

Paso 2:

Avancemos hacia el hardware, aquí estoy usando Arduino UNO como controlador ya que necesito controlar la bomba, el zumbador y los LED rojos.

Componentes utilizados:

Arduino uno:

LCD 16x2:

Zumbador de 5 voltios:

LED

Relé de 5 voltios:

Transistor Bc547:

Resistencias 470r, 1k, 220r, 10k preestablecidas:

Lm7805

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

Diodo 1N4007

Cámara web (opcional, también puede usar la cámara de su computadora portátil):

Mini bomba sumergible (de la tienda local)

Conecte todos los componentes según el diagrama de circuito a continuación, conecte arduino a su computadora usando un cable USB y averigüe el puerto com en el que está conectado Arduino, ahora abra el código Arduino, seleccione el puerto com y la placa correcta del menú de herramientas de Arduino y cargue el código.

Paso 3:

Abra el código de Python con el nombre de detección de incendios, compruebe arduino.py que el puerto de comunicación escrito en el código es correcto o no está en la línea 13, si no, cámbielo con su número de puerto de comunicación de Arduino. Haga clic en la pestaña Ejecutar y luego haga clic en Ejecutar módulo o presione F5.

Si todas las conexiones están bien, la vista previa de la cámara se mostrará en la pantalla. Ahora muéstrele el fuego, el fuego se detecta y la bomba se inicia, así como el zumbador inicia un pitido.

DESCARGAR ENLACES

Código fuente:

Módulos de Python:

GUI del entrenador en cascada:

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