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      你的冰箱會編程？樹莓派5打造AI制冷系統(tǒng)的瘋狂實驗

      上海晶珩電子科技有限公司 ? 2025-04-15 08:04 ? 次閱讀
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      在這篇文章中，我們詳細(xì)介紹了我們構(gòu)建智能冰箱庫存管理系統(tǒng)的旅程，該系統(tǒng)由Raspberry Pi 5和AI攝像頭提供支持。使用安裝在冰箱一側(cè)的超聲波傳感器，我們的系統(tǒng)可以確定何時開始產(chǎn)品檢測以及何時發(fā)送更新。通過我們定制的YOLOv8n模型(通過Roboflow導(dǎo)出為IMX500格式)，攝像機可以識別關(guān)鍵產(chǎn)品——奶酪、可樂、雞蛋、番茄醬、牛奶、pittas和schnitzels——并根據(jù)它們在幀中的位置進(jìn)行分類。生成的“進(jìn)”和“出”列表通過帶SocketIO的Flask服務(wù)器實時傳輸?shù)絉eact儀表板，幫助您了解哪些庫存，哪些需要重新進(jìn)貨。

      "井然有序的冰箱，是健康生活的第一步。"——匿名

      簡介

      想象一下，打開你的冰箱，讓一個人工智能系統(tǒng)立即告訴你什么是可用的，什么是缺失的。我們的項目通過使用傳感器觸發(fā)器自動跟蹤冰箱庫存。當(dāng)超聲波傳感器檢測到冰箱門在50厘米以內(nèi)時，人工智能攝像頭就會開始分析產(chǎn)品放置?；蛘?，使用PIR運動傳感器，攝像機在感應(yīng)到運動時立即開始檢測，并在靜止5秒后發(fā)送更新。這種嵌入式AI和全棧開發(fā)的無縫集成，讓庫存管理變得毫不費力。

      觀看示例：


      觀察系統(tǒng)的運行，它會實時更新你的冰箱庫存。

      硬件設(shè)置

      我們的配置利用了傳感器和尖端人工智能的組合:

      Raspberry Pi 5–加工中心。

      AI攝像頭模塊——配備我們定制的YOLOv8n型號(出口到IMX500 ),用于檢測奶酪、可樂、雞蛋、番茄醬、牛奶、pittas和schnitzels等產(chǎn)品。

      超聲波傳感器——安裝在冰箱側(cè)，測量到門的距離。當(dāng)距離小于50厘米時，系統(tǒng)激活產(chǎn)品檢測。

      PIR運動傳感器(備選)–當(dāng)檢測到運動時觸發(fā)檢測，并在5秒鐘無運動后發(fā)送更新。

      帶SocketIO的Flask服務(wù)器–處理實時通信。

      React儀表板–顯示兩個列表:當(dāng)前在冰箱中的物品和已過期的物品(用于補貨)。

      連接示意圖：

      下面是我們的Fritzing圖，說明傳感器和攝像頭的連接:

      3fd19868-198d-11f0-9434-92fbcf53809c.jpg

      超聲波傳感器設(shè)置:

      將傳感器放在冰箱側(cè)面，面向門。

      傳感器持續(xù)監(jiān)控距離。如果門是關(guān)著的(50厘米)，系統(tǒng)開始捕捉幀進(jìn)行分析。當(dāng)門移開(> 50厘米)時，它觸發(fā)更新傳輸。

      PIR運動傳感器設(shè)置(可選):

      ?安裝傳感器，檢測冰箱附近的運動。

      ?運動檢測時，攝像機開始產(chǎn)品識別。如果5秒鐘內(nèi)沒有檢測到任何運動，將發(fā)送庫存更新。

      如需詳細(xì)布線，請查看我們的Fritzing圖。

      嵌入式深度學(xué)習(xí)和產(chǎn)品識別

      我們系統(tǒng)的核心是一個使用定制訓(xùn)練的YOLOv8n網(wǎng)絡(luò)的人工智能攝像機。該模型經(jīng)過優(yōu)化，并通過Roboflow導(dǎo)出為IMX500兼容格式，可識別我們的主要產(chǎn)品，并區(qū)分“進(jìn)”一半(冰箱內(nèi))和“出”一半(被移除或缺失)的產(chǎn)品。

      產(chǎn)品識別邏輯代碼片段

      importcv2importnumpyasnp# Load the custom product detection model (YOLOv8n exported to IMX500)model = load_model('path_to_imx500_model')defdetect_products(frame): # Preprocess the frame for the model processed_frame = preprocess_frame(frame) # Run inference detections = model(processed_frame) # Parse detections and categorize into 'in' and 'out' in_products = [] out_products = [] fordetindetections: label = det['label'] x, y, w, h = det['bbox'] # Assume the frame is split vertically: left half is "IN", right half is "OUT" ifx + w /2< frame.shape[1] //?2:? ? ? ? ? ? in_products.append(label)? ? ? ? else:? ? ? ? ? ? out_products.append(label)? ? return?in_products, out_products# Helper functions: preprocess_frame() and load_model() are implemented elsewhere.

      傳感器集成和socket通信

      超聲波傳感器邏輯

      超聲波傳感器測量傳感器和冰箱門之間的距離。當(dāng)門在50厘米以內(nèi)時，系統(tǒng)開始捕捉產(chǎn)品檢測幀。一旦門移開(距離超過50厘米)，累積的“進(jìn)”和“出”列表被發(fā)送到服務(wù)器。

      importtimeimportsocketio# Initialize SocketIO clientsio = socketio.Client()sio.connect('http://your-ngrok-url')THRESHOLD =50 # Distance threshold in cmdefread_ultrasonic_sensor(): # Simulated sensor reading; replace with actual sensor logic. returnget_distance()defsensor_loop(): detecting =False in_list = [] out_list = [] whileTrue: distance = read_ultrasonic_sensor() ifdistance < THRESHOLD?and?not?detecting:? ? ? ? ? ? print("Fridge door detected! Starting inventory check...")? ? ? ? ? ? detecting =?True? ? ? ? ? ? # Capture frame for product detection (simulate camera capture)? ? ? ? ? ? frame = capture_frame() ?# Replace with actual camera capture logic? ? ? ? ? ? in_list, out_list = detect_products(frame)? ? ? ? elif?distance >= THRESHOLDanddetecting: print("Fridge door closed. Sending inventory data to server.") sio.emit('inventory_update', {'in': in_list,'out': out_list}) detecting =False in_list, out_list = [], [] time.sleep(0.5) # Adjust sensor polling interval# Run sensor_loop() on the Raspberry Pi to continuously monitor door status.

      PIR運動傳感器(替代)邏輯

      對于使用PIR傳感器的環(huán)境，攝像機在運動檢測時激活，如果5秒內(nèi)沒有檢測到運動，則發(fā)送庫存更新。

      defpir_sensor_loop(): detecting =False last_motion_time = time.time() in_list = [] out_list = [] whileTrue: motion_detected = read_pir_sensor() # Replace with actual sensor reading logic ifmotion_detected: last_motion_time = time.time() ifnotdetecting: print("Motion detected! Initiating product recognition...") detecting =True frame = capture_frame() # Capture frame using the AI camera in_list, out_list = detect_products(frame) elifdetectingand(time.time() - last_motion_time) >5: print("No motion for 5 seconds. Transmitting inventory update.") sio.emit('inventory_update', {'in': in_list,'out': out_list}) detecting =False in_list, out_list = [], [] time.sleep(0.5)

      Flask+SocketIO服務(wù)器

      我們的Flask服務(wù)器接收這些實時庫存更新，并將它們廣播給所有連接的客戶端，確保React儀表板顯示最新的數(shù)據(jù)。

      fromflaskimportFlaskfromflask_socketioimportSocketIOapp = Flask(__name__)socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins="*")@socketio.on('inventory_update')defhandle_inventory_update(data): print("Received inventory update:", data) # Broadcast the update to connected dashboard clients socketio.emit('dashboard_update', data)if__name__ =='__main__': socketio.run(app, host='0.0.0.0', port=5000)

      全棧集成(React儀表盤)

      實時數(shù)據(jù)管道從Raspberry Pi通過我們的Flask服務(wù)器(通過ngrok公開)流向React儀表板。儀表板顯示兩個列表:冰箱中的產(chǎn)品和已取出的產(chǎn)品(用于補貨)。

      React儀表板代碼片段

      importReact, { useEffect, useState }from"react";importiofrom"socket.io-client";constsocket =io("http://your-ngrok-url");constFridgeInventory= () => { const[inventory, setInventory] =useState({in: [],out: [] }); useEffect(() =>{ socket.on("dashboard_update",(data) =>{ setInventory(data); }); return() =>{ socket.off("dashboard_update"); }; }, []); return(

      Fridge Inventoryh2>

      In Fridgeh3>
        {inventory.in.map((item, index) => ( {item}li> ))} ul> div>

        Out for Restockingh3>
          {inventory.out.map((item, index) => ( {item}li> ))} ul> div> div> );};exportdefaultFridgeInventory;

          部署和故障排除

          部署這樣的邊緣人工智能解決方案伴隨著挑戰(zhàn):

          傳感器校準(zhǔn):

          微調(diào)超聲波傳感器的閾值(50厘米)，并確保PIR傳感器(如果使用)放置正確。

          網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性:

          通過ngrok運行Flask服務(wù)器需要可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接。監(jiān)控連接質(zhì)量和延遲。

          模型優(yōu)化:

          利用輕量級框架，并確保您的定制產(chǎn)品識別模型針對實時推理進(jìn)行了優(yōu)化。

          記錄和監(jiān)控:

          在傳感器環(huán)路和服務(wù)器中實施可靠的日志記錄，以快速診斷任何問題。

          結(jié)論

          該項目將嵌入式系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)和全棧開發(fā)結(jié)合在一起，創(chuàng)建了一個智能冰箱庫存管理解決方案。有了Raspberry Pi 5，一個使用定制YOLOv8n模型的人工智能攝像頭和傳感器觸發(fā)的檢測，你可以自動跟蹤你的冰箱里有什么，什么需要重新進(jìn)貨-所有這些都是實時的。

          準(zhǔn)備好讓你的廚房自動化了嗎？分叉我們的存儲庫，設(shè)置您的Raspberry Pi，并開始以前所未有的方式管理您的冰箱庫存。祝您愉快，享受更智能、更有條理的廚房！

          如有任何問題或反饋，請隨時聯(lián)系我們的GitHub知識庫或在上面提出問題。

        聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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