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

2024 Autor: John Day | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2024-01-30 12:10

Nossa lixeira inteligente përbëhet nga ndarja e automobilave në lixo. Através de uma webcam, ela identifica o tipo de lixo e o deposita no compartimento adepadado për para posteriormente ser reciclado.

Hapi 1: Lixo, Um Problema Mundial

Um dos principais problemas encontrado no meio urbano, veçanërisht në madhësinë e cidades që është në gjendje të lirë, si rezultat i një shoqërimi të tillë që mund të konsolidohet.

Për shembull, ju mund të zgjidhni një problem në një cidade në S Paulo Paulo, për shembull, për shembull, për të prodhuar një diariamente që të merrni 800 ga 1 kg në peshë, ose nga 4 deri në 6 litra dejetos, por për 15 mijë ton, isso korrespondojnë me një 3.750 caminhões carregados diariamente. Em um ano esses caminhões enfileirados cobririam ose trageto entre a cidade de São Paulo e Nova Iorque, ida e volta.

Hapi 2: Por Que Separar O Lixo?

Com a separação dos lixos fica mais fácil e rápida a reciclagem do material. A reciclagem reduz konsideron si një kërkesë për të vepruar nga mortas devido às enchentes dhe acúmulo de lixo em locais urbanos, diminui impactos sobre oorid me meo ambiente e ajuda Me

Hapi 3: Zgjidh një zgjidhje?

Nossa solução é uma Lixeira feita com materiais também recicláveis que analisa o tipo de lixo eo descarta no compartimento correto. O reconhecimento é através de uma cuma të përdorimit nga banco de dados de imagens eormagesomotomoomotomiaomotomiaomotomiaomotomiaomotomiaomotomiaomotomojomotomia capaz de aprender e reconhecer o material do objeto descartado (papel, metal, pllakë, vidro ou outros). Após a detecção e classificação do objeto, um sinal é enviado para um um motor que move uma esteira, mendoj se nuk ka mjaftueshëm lokal ose jashtë motorit acionado para fazer o despejo.

Hapi 4: Kujdes si Teknologjitë e Shfrytëzimit?

Softuer:

- OpenCV

- Klasifikuesi i kaskadës Haar

- Python

- MRAA

- Linux (Debian)

Hardware:

- Dragonboard 410c

- 96board Mezzanine

- Motorët DC

- Shoferi Motor Ponte H L298N

- Fonte ATX 230W

- Webcam

Hapi 5: Algoritmos E Códigos

Pjesa 1 - OpenCV, Statistika

Hapi i parë për rikthimin në 5 këshilla për materiais descritos no Hapi 3 demoraria mund të vendosë ose të zgjidhë problemin dhe zbulimin e apenave latas dhe garrafas për të siguruar një provë të bërë koncepto. Essa detecção ocorreu nos seguintes passos.

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

2 - Zbulimi:

2.1 - Konvertuesi i imazhit paraprakisht për HSV. Aumentar 'V' për um fator de 2 com ose objetivo de ter karakteristikat e shikimit.

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

2.3 - Llogaritni një madhësi com iguais pesos em ambas si direções.

2.4 - Aplikimi i metodës së Otsu në imazhin e zbulimit të pela câmera..

2.5 - Mbyllja e aplikacionit për zbulimin e imazhit të kësaj kamere.

2.6 - Aplikimi i detektorit të kufirit Canny

2.7 - Llogaritja e një transformimi të linjës së Hough

2.8 - Enquadrar bordas do objeto num retângulo.

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

3 - Separação: Përdorni një mënyrë paraprake (garrafa ou lata), lëvizni një esteira (motor) para ose në mënyrë të drejtpërdrejtë ose të përcaktuar nga objektivat dhe ngritjet tuaja dhe LED për të treguar se si të përpunoni një proces të suksesshëm.

3.1 - Përdorni pajisjet e DragonBoard për aparatet 1.8V pa shifra të shifrave dhe drejtuesve të automobilave për motorë që kërkojnë një sasi të madhe të hyrjes në një shpejtësi 5 V, duke përdorur saídas 12 V në uma fonte ATX de 230 W.

3.2.

Obs.: É e e É É o o o o o o o o o board board board board ve ve ve ve

4 - Armazenamento de dados:

Todas si informações deteadas são enviadas para uma instância da AWS IoT në mënyrë të padëshiruar për të hyrë në qasje, pessoas kompetentë dhe të nevojshëm. Essas dados são trocados përdorimi i protokollit MQTT u mundësua nga mjedisi dhe marrja e informacionit nga forma bidirecional.

Hapi 6: Imagens Do Protótipo Em Construção. (Versionet 1.0 E 2.0)

Hapi 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 indiret e e indiret.