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

2024 نویسنده: John Day | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2024-01-30 08:52

nossa lixeira inteligente شامل جدا از اتوماتیک انجام می شود. وب کم através de uma، ela identifica o tipo de lixo e o depositita no compartimento επαρκή برای posteriormente ser reciclado.

مرحله 1: Lixo ، Um Problema Mundial

Um dos principais problemas encontrado no meio urbano ، به ویژه در مورد بزرگترین راه حل ها ، به عنوان یک راه حل مناسب ، می توانید از طریق یک شبکه اجتماعی استفاده کنید.

Para ter uma noção mais ampla do problema tomemos a cidade de São Paulo como exemplo، em média cada pessoa produis diariamente entre 800 ga 1 kg de lixo diário، ou de 4 a 6 litros de dejetos، por dia saão gerados 15.000 tonladas de lixo، isso مطابق با 3.750 caminhões carregados diariamente. Em um ano esses caminhões enfileirados cobririam o trajeto entre a cidade de São Paulo e Nova Iorque، ida e volta.

مرحله 2: Por Que Separar O Lixo؟

Com a separação dos lixos fica mais fácil e rápida a reciclagem do material. A reciclagem reduz trouavermente os casos de doenças e mortes devido encs enchentes e acúmulo de lixo em locais urbanos، diminui impactos sobre a meais ambiente e ajuda به

مرحله 3: Solução واجد شرایط هستید؟

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 câmera que utiliza um banco de dados de imagens eormagomo automotimaginomo automotimaginomotomia automotia capaz de aprender e reconhecer o material do objeto descartado (papel، metal، plástico، vidro ou outros). Apos a detecção e classificação do objeto، um sinal é enviado para um motor que move uma esteira، posiciona no local کافی و خارج از موتور موتور acionado para fazer o despejo.

مرحله 4: Quais As Tecnologias Utilizadas؟

نرم افزار:

- OpenCV

- طبقه بندی آبشار هار

- پایتون

- MRAA

- لینوکس (دبیان)

سخت افزار:

- Dragonboard 410c

- 96board Mezzanine

- موتورهای DC

- درایور موتور Ponte H L298N

- Fonte ATX 230W

- وبکم

مرحله 5: Algoritmos E Códigos

قسمت 1 - OpenCV ، آمار

مرحله 3 برای تجدیدنظر سیستم عامل 5 راهنمای مواد مورد نیاز در مرحله 3 دفعات مشاهده و اطلاعات بیشتر در مورد مشکلات و تشخیص مشکلات مربوط به موارد متعدد برای مقایسه با یکدیگر به منظور اثبات تصور احتمالی. Essa detecção ocorreu nos seguintes passos.

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

2 - تشخیص:

2.1 - تصویر مبدل برای espaço de cor HSV. Aumentar 'V' por um fator de 2 com o objetivo de ter features mais visíveis.

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

2.3 - محاسبه یک مقیاس بزرگ iguais pesos em ambas as direções.

2.4 - Aplicar o metodo de Otsu na imagem deteada pela câmera..

2.5 - بسته شدن تصویر با استفاده از تصویر تشخیص داده می شود.

2.6 - Aplicar o detector de bordas Canny

2.7 - Calcula a transformada de linha de Hough

2.8 - Enquadrar bordas do objeto num retângulo.

2.9 - Checar proporção largura x altura para comparação com o banco de dados. No banco estão armazenados diversos modelos positivos e negativos.

3 - Separação: Dado a sada da etapa anterior (garrafa ou lata)، movemos a esteira (motor) para o lado esquerdo ou direito despejando o objeto و acendendo um LED para indicar que o processo ocorreu com sucesso.

3.1 - Devido a tensão de saída da DragonBoard ser de apenas 1.8V درایورهای pina digitais e os برای موتورهای مورد نیاز در uma ent ent ent ent ent no V V V V V V V V V V V V V V V V V V V V V V V V V V X X X X X X X X X X X X X 230 W.

3.2 - Nesta etapa utilizamos o mraa para mapear os dois polos do motor em pinos de entrada na mezzanine board para podermos girar a esteira em ambas as direções.

Obs.: É importante deixar claro que o mapeamentos dos pinos da mezzanine board deve estar liberado no diretório/sys/class/gpio e que o código seja exeado como root (sudo).

4 - Armazenamento de dados:

Todas as informações deteadas são enviadas para uma instância da AWS IoT onde os dados podem ser acessados pelas pessoas kompetente e tomar ações needárias. Essas dados são trocados utilisando o protocolo MQTT onde é í o o o

مرحله 6: Imagens Do Protótipo Em Construção. (نسخه های 1.0 E 2.0)

مرحله 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 indiree e indire.