Crea tu propio portero automático


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Portero automático: Esta es una vista muy común. La puerta está cubierta con una barrera de árboles. El automóvil reduce la velocidad y pasa por debajo de un escáner IR que lee la débil radiación de una etiqueta IR pegada al parabrisas del automóvil, y la barrera en voladizo se abre cuando la etiqueta se encuentra en su base de datos. El proceso es altamente eficiente y funciona sin obstáculos. Sin embargo, el único inconveniente es que el proceso puede funcionar a menos que haya una etiqueta o una etiqueta dañada o una etiqueta no identificada.

El portero modificado: El coche se acerca a la barrera de árboles cerca de la puerta. El altavoz automático solicita al conductor que reduzca la velocidad y no se acerque a menos de 4 metros. Una cámara de alta fidelidad lee el número de placa, compara su base de datos y, si lo encuentra en su base de datos, abre las barreras en voladizo y le dice al conductor que continúe. Cuando llega un nuevo residente, su número de placa se actualiza en la base de datos del automóvil y el proceso continúa. Sin etiqueta IR, sin pegamento o antena de vidrio grande como escáneres IR en la puerta... el proceso se puede automatizar sin detener el automóvil al integrar una mejor cámara y computadora.

Índice del contenido

Proyecto

Para este proyecto se utiliza una poderosa computadora Raspberry Pi 4. El mismo análisis de imagen se puede utilizar para medir la distancia, pero para simplificar el proceso hemos utilizado un sensor ultrasónico HC-SR04. En el momento en que un vehículo se acerca a una distancia de 4 a 6 metros, la cámara de construcción modesta toma una fotografía frontal del vehículo y analiza su número de matrícula con los números ya disponibles en su base de datos. HC-SR04 no puede medir más allá de 4 metros. Para hacerla de 6 metros de largo se puede unir a un poste guía de 2 metros con alambres frente a la cámara en el costado del paso para que cuando se abra la barrera suba con la barrera.

Utilizamos el sintetizador de voz "espeak" para proporcionar instrucciones habladas para guiar al conductor. Como si hablara: acercarse, reducir la velocidad, alejarse, dar la bienvenida, etc.

Para aumentar el rango de medición de solo 6 metros a 12 metros, un TFMini - S [3.4 degree aperture] se puede utilizar, pero una distancia de 4 a 6 metros es la adecuada para este trabajo. Con los sistemas de etiquetas IR, la distancia al escáner es de unos 2 metros.

Si alguien cree que puede pasar sosteniendo una placa, eso no es posible en absoluto. El modelo de clasificación de automóviles "haarcascade_russian_plate_number.xml" se usa aquí para identificar el automóvil primero, y luego se identifica la placa, se extrae y se lee del modelo.

software

El software de código abierto: python3, opencv2, espeak, PiCamera, gpiozero, pytesseract, tesseract-ocr, numpy. Aunque todo esto es un software de código abierto, todos ellos se pueden instalar muy fácilmente en cualquier computadora Raspberry Pi usando los siguientes comandos.

# sudo apt-obtener actualización
# sudo apt-obtener actualización
# sudo pip3 instalar almohada
# sudo pip3 instalar pytesseract
# sudo apt-get install tesseract-ocr
# sudo pip3 instalar opencv-python
# sudo pip3 instalar numpy
# sudo apt-get install espeak
# sudo apt install python3-gpiozero
# Instalar sudo pip3 gpiozero
# sudo apt-get install python3-picamera

Principio de funcionamiento: Primero, el HC-SR04 encuentra el coche a una distancia de 4 o 6 metros de la cámara. Si no, pronúncialo para reducir la velocidad y sigue conduciendo para que el coche esté dentro de la distancia medida. Luego toma una instantánea de la vista frontal del automóvil. Luego lo analiza como un automóvil. Cuando encuentra un automóvil, hace zoom en su matrícula y analiza la matrícula. Elimina el '-' y el ' ' del número y lo muestra de nuevo. La base de datos de matrículas conocidas se mantiene en una matriz de cadenas [carpool] separado por comas. Cada elemento numérico en la base de datos se compara con este número para encontrar una coincidencia.

Se puede decir que nuestra base de datos es pequeña y se mantiene en una matriz de cadenas llamada Carpool, que puede contener cómodamente 200 números.

Compartir coche =[‘OR06F4630′,’UP16BY0538′,’MP10CA4768′,’MH03AW2684′,’MHO3AW2684’]

Cuando se encuentra una coincidencia, activa el GPIO21 para abrir o cerrar la puerta. Hay muchos más GPIO disponibles que se pueden usar para la activación múltiple de la barrera de la pluma o el mecanismo de la puerta, como luz verde, luz roja, puerta abierta, puerta cerrada, etc.

Asi es como funciona.

lista de partes

  1. Computadoras Raspberry Pi 3 o 4 con 4/8 GB de RAM: INR 6000.00 / 8000.00
  2. Cámara Raspberry Pi - Enlace INR 1435.00
  3. Fuente de alimentación para Raspberry Pi 4 - Enlace INR 625.00
  4. Enlace de cable de extensión de cámara INR 333.00
  5. HC - Enlace de sonda de ultrasonido SR04 INR 150.00
  6. Pantalla táctil de 7 pulgadas para Raspberry Pi [Optional] – Enlaces INR 3695.00

Total: INR 14238.00 / USD 180$

Uso actual: Durante el uso real, descubrimos que la iluminación es un problema con las cámaras de calidad barata. Lo que se vuelve claro durante el día se vuelve confuso por la noche. Sin embargo, con una buena cámara, el problema se superó. Usamos una cámara que tiene una fuente de luz infrarroja adjunta, lo que brinda un beneficio adicional con la detección nocturna. Se utiliza un cable de extensión de cámara de 5 metros para permitir que la cámara se coloque en el centro de la barrera en voladizo para una detección adecuada. La pantalla táctil TFT, el teclado, el ratón, etc. son opcionales. Una vez que el proyecto se implementa a nivel de planta, todos estos se pueden eliminar de la computadora.

Raspberry Pi 4 o 3 se puede utilizar para este proyecto. El altavoz está conectado a la toma de auriculares. Se puede utilizar un amplificador o un amplibox Bluetooth para una reproducción del habla más alta y clara.

El sintetizador Espeak tiene muchas opciones: "espeak", "-ven+f3", "abcdefgh 1234567890", "-ven+f3" es para la reproducción de voz femenina. Busca en internet más opciones.

partes del prototipo

Secuelas: El auto de arriba es uno de varios autos con los que probamos el prototipo. Cada automóvil puede frenar entre 4 y 5 metros de distancia. El prototipo puede identificar el automóvil y la matrícula y compararlo con la matriz de vehículos compartidos y activar el GPIO-21 de la computadora Raspberry Pi. A veces falta 0 [zero] para o [O of onion]. Esto se puede abordar en un nivel lógico de modo que las letras en las posiciones 3,4,7,8,9,10 sean solo números. Los silencios son alfabetos. De esta manera, el modelo puede corregir el número o el alfabeto que falta en consecuencia. El script principal de python - automatic-numberplate-identification.py se ejecuta continuamente.

Software: automatic-numberplate-identification.py y numberplate22.py se incluyen aquí.

prototipo de piezas

Prototipo de piezas 1

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