स्मार्ट हेलमेट एक्सेसरी: 4 कदम

2024 लेखक: John Day | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-30 09:22

सड़क हादसों में हर साल 1.3 मिलियन लोगों की मौत हो जाती है। इन हादसों में सबसे बड़ा हिस्सा दोपहिया वाहनों का होता है। दुपहिया वाहन पहले से ज्यादा खतरनाक हो गए हैं। 2015 तक, सड़क दुर्घटनाओं के कारण होने वाली सभी मौतों में से 28% दोपहिया वाहनों से जुड़ी थीं। शराब पीकर गाड़ी चलाना, ध्यान भटकाना, तेज गति से गाड़ी चलाना, लाल बत्ती कूदना और रोड रेज कुछ ऐसे कारण हैं जिनकी वजह से सड़कें शहरी जीवन का एक खतरनाक हिस्सा बनती जा रही हैं। यदि कार्रवाई नहीं की गई तो सड़क दुर्घटनाएं 2030 तक मौत का पांचवां प्रमुख कारण बन सकती हैं।

Arduino द्वारा संचालित एक्सेलेरोमीटर और जायरोस्कोप सेंसर का उपयोग करके हमने इस समस्या का समाधान हेलमेट एक्सेसरी के रूप में बनाया। हमारे स्मार्ट हेलमेट की प्रमुख विशेषताओं में से एक रास्पबेरी पाई कैमरा का उपयोग करता है जो हेलमेट के पीछे रखा जाता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि कोई वाहन खतरनाक रूप से पास है या नहीं। पता चलने पर बजर चालू हो जाता है। हेलमेट का एक अन्य कार्य दुर्घटना की स्थिति में हेलमेट पहनने वालों को तत्काल सहायता प्राप्त करना है। इसमें पहनने वाले के स्थान के साथ उनके आपातकालीन संपर्कों को एक एसओएस संदेश भेजना शामिल है। हमने एक ऐप भी बनाया है जो Arduino के साथ इंटरैक्ट करता है और डेटा प्राप्त करता है और हेलमेट के कामकाज को और बढ़ाने के लिए इसे प्रोसेस करता है।

चरण 1: सामग्री

गैर-इलेक्ट्रॉनिक सामग्री:

1 हेलमेट

1 एक्शन कैमरा हेड माउंट

1 पाउच

इलेक्ट्रॉनिक सामग्री:

1 रास्पबेरी पाई 3

1 Arduino Uno

1 आर-पाई कैमरा

1 KY-031 नॉक सेंसर

1 GY-521 Accelerometer/Gyroscope

1 HC-05 ब्लूटूथ मॉड्यूल

1 यूएसबी केबल

तारों

चरण 2: हार्डवेयर असेंबली

दिखाए गए अनुसार एक्शन कैमरा हेड माउंट को हेलमेट के चारों ओर रखें और थैली को हेलमेट के पीछे की ओर माउंट करें।

चरण 3: रास्पबेरी पाई सेटअप

छवि विश्लेषण और आरपीआई कैमरे का उपयोग करते हुए, रास्पबेरी पाई उन कारों का पता लगाता है जो खतरनाक रूप से उपयोगकर्ता के पीछे हैं और कंपन मोटर्स को सक्रिय करके उपयोगकर्ता को चेतावनी देती हैं। रास्पबेरी पीआई और कैमरा सेटअप करने के लिए, हम पहले अपना कोड रास्पबेरी पाई पर अपलोड करते हैं और फिर इसके साथ एक एसएसएच कनेक्शन स्थापित करते हैं। इसके बाद हम अपना कोड रास्पबेरी पाई पर या तो मैन्युअल रूप से टर्मिनल से पायथन फ़ाइल चलाकर या रन टाइम पर बैश स्क्रिप्ट को सक्रिय करके चलाते हैं।

कारों पर प्रशिक्षित ओपनसीवी मॉडल का उपयोग करके छवि विश्लेषण का कार्य पूरा किया जाता है। फिर हम वाहन की गति की गणना करते हैं, और सुरक्षित दूरी चार्ट और वाहन की गणना की गई गति का उपयोग करके, हम उपयोगकर्ता को चेतावनी देने के लिए सुरक्षित दूरी की गणना करते हैं। फिर हम वांछित वाहन के आयत के निर्देशांक की गणना करते हैं और अंत में उपयोगकर्ता को चेतावनी देते हैं जब एक सीमा पार हो जाती है, जो हमें बताती है कि वाहन कब बहुत करीब है।

उचित पायथन स्क्रिप्ट चलाने के लिए, अपनी संबंधित निर्देशिका में विचार फ़ोल्डर में नेविगेट करें। फिर, प्री-फीड वीडियो के साथ पहचान प्रक्रिया शुरू करने के लिए v2.py फ़ाइल (पायथन 2 में लिखी गई) चलाएँ। Pi कैमरा से इनपुट लेना शुरू करने और फिर इसे प्रोसेस करने के लिए, Python 2 फ़ाइल, v3.py चलाएँ। इस समय पूरी प्रक्रिया मैनुअल है, लेकिन आवश्यकताओं के अनुसार चलने वाली बैश स्क्रिप्ट होने से इसे स्वचालित किया जा सकता है।

चरण 4: Arduino सेटअप

ब्लूटूथ मॉड्यूल: HC-05 मॉड्यूल को 5V की आपूर्ति करें और RX और TX पिन को 10 और 11 के रूप में सेट करें और Arduino बोर्ड के लिए उपयुक्त कनेक्शन बनाएं।

GY 521 Gyroscope / Accelerometer: SCL को A5 और SDA को A4 से कनेक्ट करें और 5V की आपूर्ति करें और सेंसर को ग्राउंड पिन में से एक का उपयोग करके ग्राउंड करें।

KY 031 नॉक सेंसर: नॉक सेंसर के VCC पिन को 5V सप्लाई करें और इसे ग्राउंड करें और आउटपुट पिन को Arduino में Digital I/O Pin 7 से अटैच करें।