جدول المحتويات:

ملحق الخوذة الذكية: 4 خطوات
ملحق الخوذة الذكية: 4 خطوات

فيديو: ملحق الخوذة الذكية: 4 خطوات

فيديو: ملحق الخوذة الذكية: 4 خطوات
فيديو: ظهور كائن غريب في باريس 😱😳 حقيقة هذا الفيديو 😉👀 2024, شهر نوفمبر
Anonim
Image
Image

يموت 1.3 مليون شخص كل عام بسبب حوادث الطرق. جزء كبير من هذه الحوادث ينطوي على عجلتين. أصبحت العجلتان أكثر خطورة من أي وقت مضى. اعتبارًا من عام 2015 ، تم ربط 28 ٪ من جميع الوفيات الناجمة عن حوادث الطرق بعجلتين. القيادة في حالة سكر ، والتشتت ، والإفراط في السرعة ، والقفز على الضوء الأحمر والغضب على الطريق هي بعض الأسباب التي تجعل الطرق تصبح جزءًا خطيرًا من الحياة الحضرية. إذا لم يتم اتخاذ إجراء ، فقد تصبح حوادث الطرق خامس سبب رئيسي للوفاة بحلول عام 2030.

باستخدام مقياس التسارع ومستشعر الجيروسكوب المدعوم من Arduino ، توصلنا إلى حل لهذه المشكلة في شكل ملحق خوذة. تستخدم إحدى الميزات الرئيسية للخوذة الذكية الخاصة بنا كاميرا Raspberry Pi الموضوعة في الجزء الخلفي من الخوذة لتحليل خلاصتها لاكتشاف ما إذا كانت السيارة قريبة بشكل خطير. عند الاكتشاف ، يتم تشغيل الجرس. وظيفة أخرى للخوذة هي الحصول على مساعدة فورية لمرتديها في حالة وقوع حادث. يتضمن ذلك إرسال رسالة استغاثة إلى جهات الاتصال الخاصة بهم في حالات الطوارئ مع تحديد موقع مرتديها. لقد صنعنا أيضًا تطبيقًا يتفاعل مع Arduino ويتلقى البيانات منه ويعالجها لزيادة تحسين أداء الخوذة.

الخطوة 1: المواد

المواد غير الإلكترونية:

1 خوذة

1 جبل رأس كاميرا العمل

1 كيس

المواد الإلكترونية:

1 Raspberry Pi 3

1 اردوينو أونو

عدد 1 كاميرا R-Pi

1 KY-031 Knock Sensor

1 GY-521 التسارع / الجيروسكوب

1 وحدة بلوتوث HC-05

1 كابل يو اس بي

الأسلاك

الخطوة 2: تجميع الأجهزة

إعداد اردوينو
إعداد اردوينو

ضع حامل رأس كاميرا الحركة حول الخوذة كما هو موضح وقم بتوصيل الحقيبة بحامل الرأس باتجاه الجزء الخلفي من الخوذة.

الخطوة 3: إعداد Raspberry Pi

باستخدام تحليل الصور وكاميرا RPi ، يكتشف Raspberry Pi السيارات التي تكون قريبة بشكل خطير من خلف المستخدم ويحذر المستخدم من خلال تنشيط محركات الاهتزاز. لإعداد Raspberry PI والكاميرا ، نقوم أولاً بتحميل الكود الخاص بنا إلى Raspberry Pi ثم إنشاء اتصال SSH به. نقوم بعد ذلك بتشغيل الكود الخاص بنا على Raspberry Pi إما يدويًا عن طريق تشغيل ملف python من الجهاز الطرفي أو عن طريق تنشيط برنامج bash النصي في وقت التشغيل.

يتم إنجاز مهمة تحليل الصور باستخدام نماذج OpenCV المدربة على السيارات. نحسب بعد ذلك سرعة السيارة ، وباستخدام مخطط المسافة الآمنة والسرعة المحسوبة للمركبة ، نحسب المسافة الآمنة لتحذير المستخدم. ثم نحسب إحداثيات مستطيل السيارة المطلوبة ونحذر المستخدم أخيرًا عند تجاوز العتبة ، وهو ما يخبرنا عندما تكون السيارة قريبة جدًا.

لتشغيل برنامج Python النصي المناسب ، انتقل إلى مجلد الفكرة في الدليل الخاص بك. بعد ذلك ، قم بتشغيل ملف v2.py ، (مكتوب بلغة Python 2) لبدء عملية التعريف بفيديو تم تغذيته مسبقًا. لبدء أخذ المدخلات من Pi Camera ثم معالجتها ، قم بتشغيل ملف Python 2 ، v3.py. العملية برمتها يدوية في الوقت الحالي ، ولكن يمكن أتمتة من خلال وجود برنامج نصي bash يعمل وفقًا للمتطلبات.

الخطوة 4: إعداد Arduino

إعداد اردوينو
إعداد اردوينو

وحدة Bluetooth: قم بتزويد وحدة HC-05 بجهد 5 فولت وقم بتعيين دبابيس RX و TX على 10 و 11 وقم بإجراء الاتصالات المناسبة بلوحة Arduino.

GY 521 الجيروسكوب / مقياس التسارع: قم بتوصيل SCL بـ A5 و SDA بـ A4 وقم بتزويد المستشعر بجهد 5 فولت وقم بتأريض المستشعر باستخدام أحد المسامير الأرضية.

مستشعر KY 031 Knock: قم بتزويد دبوس VCC بجهاز استشعار التصويب بجهد 5 فولت وقم بتثبيته وتوصيل دبوس الإخراج بـ Digital I / O Pin 7 في Arduino.

موصى به: