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

2024 Yazar: John Day | [email protected]. Son düzenleme: 2024-01-30 13:17

Bir nossa lixeira inteligente, lixo'nun otomatik olarak ayrılmasından oluşur. Através de uma web kamerası, yalnızca kimlik bilgilerinin yanı sıra, her şeyin yeniden değerlendirilmesi için hiçbir karşılaştırmaya da gerek yok.

Adım 1: Lixo, Um Problema Mundial

Um dos principais problemler, encontrado no meio urbano, especialmente nas grandes cidades é o lixo solido, uma sociedade que bir cada dia consome mais sonucudur.

Para ter, en büyük sorun, Sao Paulo'da bir hafta sonu örneği, em medya cada pesoa produz günlük giriş 800 ga 1 kg günlük, 4 6 litre dejetos, 15.000 ton gün, 15.000 ton isso, Sao Paulo ve Nova Iorque, ida e volta'dan bir cidade de cidade, ida e volta'ya giriş yapmak için 3.750'ye tekabül ediyor.

2. Adım: Que Separar O Lixo?

Malzemeler için ayrı ayrı bir şey. Bir geri dönüşüm materyali. Bir geri dönüşüm, her türlü çevresel etkiyi dikkate alır..

3. Adım: Bir Solução'yu Kalifiye Edin mi?

Her şeyin gözden geçirilmesi, en iyi iletişim bilgilerinin kullanılması, tüm analizlerin ayrıntılı bir şekilde değerlendirilmesi için hiçbir ayrım gözetmemektedir. Nesnelerin tanımlanması ve yeniden yapılandırılması (papel, metal, plastik, video ve çıkışlar) için bir nesne oluşturma acionado para fazer veya despejo.

Adım 4: Quais As Tecnologias Utilizadas mı?

Yazılım:

- OpenCV

- Haar kademeli sınıflandırıcı

- Python

- MRAA

- Linux (Debian)

Donanım:

- Dragonboard 410c

- 96board Asma Kat

- Motorlar DC

- Sürücü Motor Ponte H L298N

- Fonte ATX 230W

- Web kamerası

Adım 5: Algoritmos E Codigos

Bölüm 1 - OpenCV, İstatistik

Adım 3'ün yeniden gözden geçirilmesi, yeniden yapılandırılması ve yeniden yapılandırılması. Önemli bilgiler.

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

2 - Detecção:

2.1 - Dönüştürücü, HSV için özel olarak tasarlanmıştır. Aumentar 'V' por um fator de 2 com o objetivo deter özellikleri ana görsel özelliklere sahiptir.

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

2.3 - Direções olarak bir büyüklük olarak hesaplayın.

2.4 - Aplicar o método de Otsu na imagem algılamada pela kamera..

2.5 - Aplicar Closing na imagem algılamaada pela kamera.

2.6 - Aplicar o dedektör de bordas Canny

2.7 - Hough'un dönüşümünü hesaplayın

2.8 - Enquadrar bordalar objeto num retângulo yapar.

2.9 - En uygun fiyatla karşılaştırmalı karşılaştırmalar. Olumsuzluklar ve olumlu durumlar yok.

3 - Ayırıcı: Ön taraf (garrafa ou lata), hareketler bir esteira (motor) para o lado despejando veya direito despejando o objeto ve acendendo um LED para gösterge sırası o süreç ocorreu com sucesso.

3.1 - EjderhaBoard'ın en büyük ve en güncel hali 1.8V pinos dijitais e os sürücüleri için gerekli tüm motorlar 5 V, 230 W olarak kullanım ATX de 230 W.

3.2 - Nesta etapa utilizamos o mraa para mapear os dois polos dois polos dois polos dois polos direções olarak asma kat kurulu para podermos girar a esteira em ambas.

Obs.: En önemli nokta, haritanın en önemli noktasıdır ve asma kat kartıdır.

4 - Armazenamento de dados:

Bilgilendirme olarak Todas, AWS'nin IoT'si için en uygun koşulların tespiti için geçerlidir. MQTT protokolünden faydalanmak için iki yönlü bilgi edinme ve değerlendirme olanakları.

Adım 6: Görüntüler Protótipo Em Construção Do. (Versões 1.0 E 2.0)

Adım 7: Autores Do Projeto

En önemli bilgiler:- David Carvalho- Lucas Azevedo- Rodrigo Alves- Larissa Lages- Manoela Vieira- Bianca Lisle- Andréa DuqueAgradecimentos:Angelo Brito, Thiago Pinheiro, Heitor Araújo'dan ve sonraki sayfalardan.