【2024 DigiKey 创意大赛】智能空调感应器

奇迹12 · 发表于2024-10-20 19:46

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智能空调感应器

作者：奇迹12

一、作品简介

本项目主要实现了一个智能空调感应器，当摄像头检测到房间内有人时会自动打开空调，同时该设备还支持远程网页控制。

二、系统框图

本项目主要实现当摄像头检测到房间内有人时会自动打开空调，还支持远程网页控制，两大主要功能，设计思路如下：

人体识别：该部分使用openMV完成，运行神经网络模型，识别环境中是否有人，当发现环境中有人时，产生一个信号发送给esp32进行处理。

网页控制：该部分由esp32完成，esp32实现上网功能，作为一个服务器对外开发，实现一个内置网页，当发现有手机连入该服务器，并访问服务器的网页时，将该网页返回给手机端，用户可以通过手机上的网页对设备进行控制。

控制核心：由esp32完成，负责接收openMV和网页传来的控制信号，当满足空调打开条件时打开空调，本文中使用LED点亮作为演示。

使用的板卡是以下两个：

OpenMV摄像头是一款小巧，低功耗，低成本的电路板，它帮助你很轻松的完成机器视觉（machine vision）应用。你可以通过高级语言Python脚本（准确的说是 MicroPython ），而不是C/C++。Python的高级数据结构使你很容易在机器视觉算法中处理复杂的输出。但是，你仍然可以完全控制OpenMV。你可以很容易的使用外部终端触发拍摄或者或者执行算法，也可以把算法的结果用来控制IO引脚。

STM32H743VI ARM Cortex M7 处理器，480 MHz ，1MB RAM，2 MB flash. 所有的 I/O 引脚输出 3.3V 并且 5V 耐受。这个处理器有以下的IO接口。
全速 USB (12Mbs) 接口，连接到电脑。当插入OpenMV摄像头后，你的电脑会出现一个虚拟COM端口和一个“U盘”。
μSD卡槽拥有100Mbs读写，这允许你的OpenMV摄像头录制视频，和把机器视觉的素材从SD卡提取出来。
一个SPI总线高达54Mbs速度，允许你简单的把图像流数据传给LCD扩展板，WiFi扩展板，或者其他控制器。
一个 I2C总线，CAN总线, 和两个异步串口总线 (TX/RX) ，用来链接其他控制器或者传感器。
一个12-bit ADC 和一个12-bit DAC。
3个 I/O 引脚用于舵机控制.
所有的IO口都可以用于，中断和PWM(板子上有10个I/O引脚)。
一个RGB LED（三色），两个高亮的 850nm IR LED（红外）.
可拆卸的摄像头模块系统，允许OpenMV Cam H7与不同的感光元件模组连接：
OpenMV4 H7默认配置的MT9M114 感光元件处理640×480 8-bit 灰度图或者640×480 16-bit RGB565彩色图像可以达到40 FPS；当分辨率低于320×240可以达到80FPS。大多数简单的算法可以运行40~80FPS以上。你的 OpenMV 摄像头有一个2.8mm焦距镜头在一个标准M12镜头底座上。如果你想使用更多的特殊的镜头，你可以很容易的安装。
对于专业的机器视觉应用，你可以购买我们的全局快门摄像头模组mt9V034。
对于红外热成像机器视觉应用，您可以购买我们的FLIR Lepton 红外热成像模组。
3.7V 锂离子电池接口，用于业余爱好者机器人应用。

ESP32-C6-DevKitC-1 是一款入门级开发板，使用带有 8 MB SPI flash 的通用型模组 ESP32-C6-WROOM-1(U)。该款开发板具备完整的 Wi-Fi、低功耗蓝牙、Zigbee 及 Thread 功能。

板上模组大部分管脚均已引出至两侧排针，开发人员可根据实际需求，轻松通过跳线连接多种外围设备，同时也可将开发板插在面包板上使用。

代码部分：

人体识别

while True:
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    flag = 0
    for i, detection_list in enumerate(
        net.detect(img, thresholds=[(math.ceil(min_confidence * 255), 255)])
    ):
        if i == 0:
            continue  # background class
        if len(detection_list) == 0:
            continue  # no detections for this class?

        print("********** %s **********" % labels[i])
        flag = 1
        for d in detection_list:
            [x, y, w, h] = d.rect()
            center_x = math.floor(x + (w / 2))
            center_y = math.floor(y + (h / 2))
            print(f"x {center_x}\ty {center_y}")
            img.draw_circle((center_x, center_y, 12), color=colors[i], thickness=2)
    if flag == 1:
        p_out.high()#设置p_out引脚为高
    else:
        p_out.low()#设置p_out引脚为低
    print(clock.fps(), "fps", end="\n")

esp32处理部分：

void loop() {
  dnsServer.processNextRequest();  // 处理 DNS 请求
  server.handleClient();           // 处理来自客户端的 HTTP 请求
  if(LOW == digitalRead(0) && count > 100){
    identify_flag = 0;
  }
  else if(HIGH == digitalRead(0)){
    identify_flag = 1;
    count = 0;
  }
  count++;
  if(control_flag == 1 || identify_flag == 1)
    rgbLedWrite(RGB_BUILTIN, 0, 0, RGB_BRIGHTNESS);
  else
    rgbLedWrite(RGB_BUILTIN, 0, 0, 0);
}

三、各部分功能说明
openmv识别人体