Toebehore vir slim helms: 4 stappe

2024 Outeur: John Day | [email protected]. Laas verander: 2024-01-30 07:27

Ongeveer 1,3 miljoen mense sterf jaarliks weens padongelukke. 'N Groot deel van hierdie ongelukke behels twee wiele. Twee wielers het gevaarliker geword as ooit tevore. Vanaf 2015 was 28% van alle sterftes as gevolg van padongelukke gekoppel aan twee wiele. Dronkbestuur, afleiding, te hoë spoed, rooi ligspring en padwoede is enkele redes waarom paaie 'n gevaarlike deel van die stedelike lewe word. As daar nie opgetree word nie, kan padongelukke teen 2030 die vyfde grootste oorsaak van dood wees.

Met behulp van 'n versnellingsmeter en 'n gyroscoop -sensor wat deur Arduino aangedryf word, het ons 'n oplossing vir hierdie probleem gevind in die vorm van 'n helm -bykomstigheid. Een van die belangrikste kenmerke van ons slim helm maak gebruik van 'n Raspberry Pi -kamera aan die agterkant van die helm om sy voer te ontleed om vas te stel of 'n voertuig gevaarlik naby is. By die opsporing word 'n zoemer aangeskakel. 'N Ander funksie van die helm is om onmiddellik hulp te kry aan die helmdraers in geval van 'n ongeluk. Dit sluit in die stuur van 'n SOS -boodskap na hul noodkontakte met die ligging van die draer. Ons het ook 'n app gemaak wat interaksie het met en data ontvang van die Arduino en dit verwerk om die werking van die helm verder te verbeter.

Stap 1: materiaal

Nie-elektroniese materiaal:

1 helm

1 Hoofkamera vir aksiekamera

1 sakkie

Elektroniese materiaal:

1 Framboos Pi 3

1 Arduino Uno

1 R-Pi kamera

1 KY-031 klopsensor

1 GY-521 versnellingsmeter/gyroscoop

1 HC-05 Bluetooth-module

1 USB -kabel

Drade

Stap 2: Hardeware -samestelling

Plaas die aksiekamera se kophouer rondom die helm, soos aangedui, en plak die sak op die kopsteun aan die agterkant van die helm.

Stap 3: Opstelling van Framboos Pi

Met behulp van beeldanalise en die RPi -kamera, ontdek die Raspberry Pi motors wat gevaarlik naby die gebruiker is en waarsku die gebruiker deur vibrasiemotors te aktiveer. Om die Raspberry PI en die kamera op te stel, laai ons eers ons kode op na die Raspberry Pi en vestig dan 'n SSH -verbinding daarmee. Ons voer dan ons kode op die Raspberry Pi uit, óf handmatig deur die python -lêer vanaf die terminale uit te voer, óf deur 'n bash -script op die tydstip te aktiveer.

Die taak van beeldontleding word uitgevoer deur die opgeleide OpenCV -modelle op motors te gebruik. Ons bereken dan die snelheid van die voertuig, en deur die veilige afstandkaart en die snelheid wat die voertuig bereken, te bereken, bereken ons die veilige afstand om die gebruiker te waarsku. Ons bereken dan die koördinate van die reghoek van die gewenste voertuig en waarsku uiteindelik die gebruiker wanneer 'n drumpel oorskry word, wat ons vertel wanneer die voertuig te naby is.

Navigeer na die idee -gids in u onderskeie gids om die regte python -script uit te voer. Begin dan die v2.py-lêer (geskryf in Python 2) om die identifikasieproses met 'n vooraf gevoerde video te begin. Begin die Python 2 -lêer, v3.py, om die invoer van die Pi -kamera te neem en dit dan te verwerk. Die hele proses is tans handmatig, maar kan geoutomatiseer word deur 'n bash script wat volgens die vereistes werk.

Stap 4: Arduino -opstelling

Bluetooth-module: Verskaf 5V aan die HC-05-module en stel die RX- en TX-penne in op 10 en 11 en maak die regte verbindings met die Arduino-bord.

GY 521 Gyroscoop/versnellingsmeter: Koppel SCL aan A5 en SDA aan A4 en voer 5V aan en maak die sensor met behulp van een van die grondpenne.

KY 031 Klopsensor: Verskaf 5V aan die klopsensor se VCC -pen en maak dit vas en heg die uitsetpen aan die digitale I/O -pen 7 in Arduino.