ካምቡስ - በከተማ አውቶቡስ ላይ የመረጃ አሰባሰብ ስርዓት 8 ደረጃዎች

2024 ደራሲ ደራሲ: John Day | [email protected]. ለመጨረሻ ጊዜ የተሻሻለው: 2024-01-30 07:32

በሕዝብ ማመላለሻ ውስጥ ከሚታወቁት ችግሮች እና ችግሮች መካከል ፣ ሕዝቡ የእውነተኛ ጊዜ መረጃ እና በትንሹ ማረጋገጫ የለውም። የህዝብ ማመላለሻ አውቶቡሶች መጨናነቅ ተጠቃሚዎችን ያባርራቸዋል ፣ ምንም እንኳን አሁንም ለሰዓታት በትራፊክ ውስጥ ቢሆኑም የራሳቸውን ተሽከርካሪዎች መጠቀም ይመርጣሉ። እንደ አውቶቡሶች ብዛት ያሉ የእውነተኛ ጊዜ መረጃ በቀላሉ ለተጠቃሚ የሚገኝ ከሆነ ፣ የሚቀጥለውን አውቶቡስ ለመጠበቅ ወይም በአውቶቡስ ለመዞር ወይም የራሱን ተሽከርካሪ ለመጠቀም መምረጥ ይችላል። የምርጫው ኃይል የህዝብ መጓጓዣን ለተጠቃሚው የበለጠ ማራኪ አማራጭ ያደርገዋል።

በቤት ውስጥ ሰዎችን መቁጠር ወይም መገመት በብዙ መንገዶች ሊከናወን ይችላል ፣ ከእነዚህም ውስጥ በጣም የተለመዱት -

• የሙቀት ምስሎች;
• የኮምፒተር እይታ;
• የፊት ቆጣሪ;

የኮምፒተር እይታን በመጠቀም በአከባቢ ውስጥ ሰዎችን ለመገመት ከብዙ ችግሮች መካከል ፣ ዋናዎቹ -

• የሰዎች ግድፈቶች;
• የተገላቢጦሽ ብርሃን;
• የማይንቀሳቀስ መዘጋት ፣ ማለትም ፣ ከእቃዎች በስተጀርባ ያሉ ሰዎች ፤
• የካሜራ ማእዘን ወደ አከባቢ;

የዚህ ፕሮጀክት ፈታኝ ሁኔታ በምስሉ ዳራ መቀነስ እና እንዲሁም በአውቶቡስ ውስጥ በቀን ውስጥ ተለዋዋጭ ብሩህነትን የሚረዳውን የካሜራውን ትክክለኛ አንግል ማወቅ ነው።

የፕሮጀክቱ ዋና ዓላማ ከመጠን በላይ መጨናነቅን ለመገመት እና ውጤቱን በስማርትፎኖች አማካይነት ለሕዝቡ ተደራሽ ለማድረግ ጠንካራ እና ሊዋቀር የሚችል ሞዴል መፍጠር ነው።

ደረጃ 1: ቁሳቁሶች

ለፕሮጀክቱ አስፈላጊው ቁሳቁስ የሚከተለው ነው-

1 x ዘንዶ ቦርድ 410 ሐ;

1 x የዩኤስቢ ካሜራ;

1 x ስማርትፎን Android;

ደረጃ 2: ሊናሮ በ Dragonboard 410c ውስጥ ይጫኑ

ሊናሮ 17.09 በ DragonBoard 410c ላይ ለመጫን ከዚህ በታች ባለው አገናኝ ላይ ያሉትን መመሪያዎች በመከተል። ለጂፒኤስ የከርነል ድጋፍ ሊናሮ 17.09 ን እንዲጭኑ እንመክራለን።

www.96boards.org/documentation/consumer/dr…

ደረጃ 3 ደረጃ 2 ቤተ -ፍርግሞችን ይጫኑ እና የምንጭ ኮድ ከ GitHub ያውርዱ

ካምቡስ ሞዱል ሥነ ሕንፃ እና የኮድ ንድፍ አለው። የራስዎን የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመር ኮድ ማድረግ ፣ ወደ ሌላ የደመና አገልግሎት መለወጥ እና የራስዎን የተጠቃሚ መተግበሪያዎች መፍጠር ይቻላል።

የካምቡስ ፕሮጄክቱን ለማካሄድ በመጀመሪያ ከ github (https://github.com/bmonteiro00/cambus) የምንጭ ኮዱን ማውረድ ያስፈልግዎታል። ፓይዘን ጫን (ካምቡስ በ verison 2.7 እና> 3.x) እና በሚከተሉት ቤተመፃህፍት ‹ፒፕ› ን በመጠቀም (sudo apt-get install Python-pip) ን ለመጠቀም ሞድ ነበር። በሊናሮ ስርዓት ውስጥ ብዙ የቤተ -መጻህፍት ቤተ -መጽሐፍትን ለመጫን አስፈላጊ ነው (እንዲሁም ፣ የካምቡስን ስርዓት ከሶሶ ለመለየት) ምናባዊ አከባቢን ለመፍጠር - ፒፕ መጫኛ virtualenv እንዲፈጠር ይመከራል። እባክዎን የሚከተሉትን ቤተመፃሕፍት ይጫኑ።

• pip install paho-mqtt
• pip ጫን numpy
• pip install opencv-python ን ይጫኑ
• pip install opencv-contrib-python ን ይጫኑ
• pip ጫን twilio
• pip install matplotlib

ዋናው መርሃ ግብር በክፍል ተከፋፍሏል-

• ካምቡስ - ዋናው ክፍል;
• ዳሳሽ - እንደ ጂፒኤስ አቀማመጥ ፣ ሙቀት ፣ ኮ 2 ያሉ መረጃዎችን ለማግኘት አንድ ክፍል።
• ቆጣሪ - ክፍል ከምስል ማቀነባበሪያ ስልተ ቀመር ጋር።

ሁሉም ቤተመጽሐፍት መጫናቸውን ያረጋግጡ እና ፓይዘን CamBus_v1.py ን ያስፈጽሙ።

ደረጃ 4 AWS IoT Core ፣ DynamoDB ን ማቀናበር

ውሂብን ለመመዝገብ የ AWS IoT ኮር እንደ MQTT ደላላ ከ TLS እና X509 እና NoSQL እና DynamoDB ጋር ተጠቅመናል። በ https://aws.amazon.com/free ላይ መለያ መፍጠር ይኖርብዎታል)። በመቀጠል ፣ አንድ ነገር ለመፍጠር እና ከዲናሞ ጋር ለማዋሃድ ከዚህ በታች ያሉትን ደረጃዎች ይከተሉዎታል-

docs.aws.amazon.com/iot/latest/developergu…

ደረጃ 5 - Twilio እና ጣፋጭ ኤፒአይዎችን ያዋቅሩ

የ Twilio SMS አገልግሎትም ተቋቁሟል። ይህንን ደረጃ ለማጠናቀቅ መመሪያዎችን ለማግኘት ከዚህ በታች ያለውን ዩአርኤል ይመልከቱ።

www.twilio.com/docs/iam/api/account

በ android መተግበሪያ እና በስርዓቱ መካከል ያለው ውህደት በ REST መንገድ ተከናውኗል የጣፋጭ መድረክን ተጠቅሟል። መመዝገብ አያስፈልግም።

dweet.io/

ደረጃ 6: ተግዳሮቶች

በእድገታችን ወቅት ከ OpenCV ቴክኒኮች እስከ AWS መድረክ ድረስ ያጋጠሙን ብዙ ተግዳሮቶች። በ C/C ++ ውስጥ ለማደግ ጊዜን ለመቆጠብ ከ Python ጋር ኮድ ለማድረግ ወሰንን። በእድገታችን ወቅት መሰረታዊ የ Opencv ዘዴዎች ብቻ እንደ:

• cv2. GaussianBlur (..)

• cv2. ደፍ (..)

• cv2.morphologyEx (..)

• cv2.contourArea (..)

• cv2.findContours (..)

እነዚህ መሠረታዊ ዘዴዎች ሰዎችን በመለየት ጥሩ ጥራት ላይ ለመድረስ በቂ አልነበሩም። የሚንቀጠቀጥ ቪዲዮ ML (የማሽን ትምህርት) ያላቸው ትዕይንቶች ጥቅም ላይ ውለዋል። ስለዚህ ፣ የ OpenCV የማሽን መማሪያ ቤተ -መጽሐፍትን ለመጠቀም ወስነናል እና ለኤምኤል አልጎሪዝም ጥሩ የውሂብ ግብዓት ለማግኘት ብዙ ቀናትን ያሳለፍነው ችግር ስለሆነ ሌላ ችግር አጋጠመን። እኛ OpenCV SVM አልጎሪዝም ተጠቅመናል ግን አልሰራም። እኛ OpenCV Naive Bayses ን ተጠቀምን እና ይህ እሺ ሰርቷል። የ Tensorflow እና የሲኤንኤን የነርቭ አውታረ መረቦችን ለመጠቀም ሞክረናል ፣ ሆኖም ግን ለአሁን አላደረግንም። ሲኤንኤን እኛ ያልነበረንን ብዙ የማቀነባበሪያ ኃይል ይጠቀማል። OpenCV ML ን እና መሰረታዊ የ OpenCV ዘዴዎችን በመጠቀም ሰዎችን የመለየት ጥሩ ደረጃ ላይ እንድንደርስ ረድተውናል። የሆነ ሆኖ ፣ ለእያንዳንዱ ዓይነት ቪዲኦ ሰዎች ጥሩ የመለየት ደረጃ ላይ ለመድረስ እና የሐሰት አዎንታዊ ነገሮችን ለማስወገድ የ OpenCV ን መለኪያዎች ማመቻቸት አለብን። በእነዚህ ሁለት ወሮች መሃል እኛ የመረጃ አሰባሰብ ማዕከልን ለመሥራት የመጀመሪያውን ሀሳባችንን አሻሽለናል። የተሳፋሪዎች ብዛት እና የጂፒኤስ አካባቢ ብቻ። እንደ ሙቀት እና የመሳሰሉትን ሌሎች ዳሳሾችን በመጠቀም ውሂብ ላለመሰብሰብ ወስነናል። መተግበሪያውን ለመለካት እና እንዲዋቀር ለማድረግ የ.ini ፋይል ፈጥረናል። በካምቡስ.ኒ ፋይል ላይ መተግበሪያውን በብዙ መንገዶች ማዋቀር ይችላሉ።

ደረጃ 7 ውጤቶች እና የወደፊት ሥራ

በቪዲዮው ላይ እንደሚመለከቱት ፣ ቆጣሪው በትክክል እየሰራ ነው። ሰማያዊዎቹ መስመሮች የግብዓት ገደቡን እና ቀዩን መስመር የውጤት ገደቡን ምልክት ያደርጋሉ። በዚህ ሁኔታ ቪዲዮ ወደ አውቶቡስ ማሰማራት ስላልቻልን ለማስመሰል ጥቅም ላይ ውሏል።

አንዳንድ ለውጥ የቪዲዮ መጠን, ካሜራ አንግል, ብሩህ ወዘተ ቪዲዮ እያንዳንዱ አይነት ያለው ስለ የእርስዎ ሁኔታ መደረግ አለበት መሆኑን አእምሮ የራሱን መለኪያዎች opencv ከርነል suctraction ዳራ እና የመሳሰሉት ያሉ adapation ነው መሆን.

እባክዎን በ cambus.ini ላይ ተለዋዋጮችን ይለውጡ ፣ የ MQTT ደላላን እና የመሳሰሉትን ይጠቁማል።

እኛ በስርዓቱ ውስጥ ዳሳሾችን ፣ ለምሳሌ የሙቀት መጠንን ፣ እርጥበትን እና CO2 ን ለማከል ወደፊት በሚከናወኑ ትግበራዎች ውስጥ እናስባለን። ሀሳቡ በከተሞች ዙሪያ ለማህበረሰቡ እንዲገኝ ማድረግ ነው።

በመቀጠልም ፕሮጀክቱን ለማሻሻል የሚችሏቸውን ቀጣይ ደረጃዎች እንዘርዝራለን-

• C/C ++ ን በመጠቀም ኮዱን እንደገና ይፃፉ ፣
• የ ML ስልተ ቀመርን ያሻሽሉ ፤
• የፓይዘን ኮድ እንደገና-ምክንያት;
• ወደ አውቶቡስ ማሰማራት;

ለተሰጠን ድጋፍ ሁሉ ኢምባርካዶስና Qualcomm ን ማመስገን እንወዳለን።

ተባባሪዎች ፦

ብሩኖ ሞንቴሮ - [email protected]

Kleber Drobowok - [email protected]

ቪኒሲየስ ደ ኦሊቬራ - [email protected]

ደረጃ 8 - ማጣቀሻዎች

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]