Arduino Object Detection Track

이 응용 프로그램은 특히 Arduino 및 Raspberry Pi 마이크로 컨트롤러와 함께 일하는 학생 및 전자 엔지니어와 취미자를 위해 설계되었습니다. Google Tensorflow Lite 기계 학습을 포함하여 컴퓨터 비전 감지 및 분류를 위해 OpenCV 라이브러리를 사용합니다.

이 응용 프로그램은 선, 색 얼룩, 원, 사각형 및 사람과 같은 전화기 카메라에서 다양한 유형의 물체를 감지하고 추적 할 수 있습니다. 그런 다음 감지 된 객체 유형과 화면 위치를 HC-05와 같은 Bluetooth 수신기 장치로 보낼 수 있습니다.

적절한 마이크로 컨트롤러를 사용하는 경우 (예 : Arduino 또는 Raspberry Pi 사용자는 추가 로봇 기반 프로젝트에 대해 감지 된 객체를 분석 할 수 있습니다. 일반적인 예는 전화를 2W 또는 4W 로봇 키트에 연결 한 다음 공 또는 사람을 추적 / 추적 할 수 있습니다.

주요 응용 기능 :
1. 컬러 얼룩 감지 및 추적
2. 서클 감지 및 추적
3. 라인 감지
4. 사람들은 그라디언트 히스토그램 (HoG)을 사용하여 감지 및 추적
5. TensorFlow Lite Coco 라벨 물체 (예 : 사람, 고양이, 자동차, TV 등) 감지
6. 맞춤형 Tensorflow 모델을 사용하십시오.
7. 블루투스를 통해 감지 된 객체 매개 변수를 보냅니다.

모든 이미지 처리 작업은 적절한 조명 조건에서 가장 잘 작동합니다. 물체를 감지 할 수없는 경우 일부 구성 설정을 변경하십시오. 또한 구현 된 추적 알고리즘은 단순하므로 여러 객체가 서로 겹치면 안정적으로 작동하지 않습니다.

사용자 정의 Tensorflow 모델을 사용하려면 호환 가능한 모바일 넷 tfile 모델을로드하십시오. 이에 대한 예는 pet_detect.tflite 및 pet_labels.txt입니다. 그러나 이름을 custom.tflite 및 custom.txt로 바꾸고 휴대폰 내부 저장소 공용 문서 폴더에 배치해야합니다. 또한 스토리지 액세스를위한 Android 앱 권한을 활성화해야합니다.

블루투스 데이터 전송 형식 :

모든 데이터 통신은 다음 형식의 ASCII 텍스트로 전송됩니다.

"개체 유형": "ID": "XPos", "YPos", "폭", "높이"
  
  컬러 얼룩 개체 예 : "CO : 0 : -40,60,0,0"
  여기서 ID는 추적이없는 0에서 4 사이의 숫자이거나 추적 옵션이있는 고유 한 정수 추적 ID 번호입니다.
  x와 y 위치는 컬러 블롭의 중심과 관련이 있으며 0,0은 카메라 미리보기 화면의 중심에 있습니다.
   
  원 개체 추적 없음 예 : "CC : 0 : -40,60,20,0"
  x, y 위치는 원의 중심을, 너비는 원의 반지름을 나타냅니다.
  추적 모드에서 x, y, w, h는 원의 내부 사각형을 제공합니다.

  필터가 켜진 원 개체 예 : "FC : 0 : -40,60,20,0"
  x, y 위치는 원의 중심을, 너비는 원의 반지름을 나타냅니다.
  
  선 개체 예 : "LO : 0 : -40,60,20,200"
  여기서 x, y 위치는 첫 번째 라인 포인트를 제공하고 w, h givd는 두 번째 라인 포인트를 제공합니다.
  
  피플 대상 추적 없음 예 : "PO : 0 : -40,60,20,0"
  x, y 위치는 사각형의 왼쪽 상단을, w, h는 너비와 높이를 나타냅니다.
  
  컬러 필터가있는 사람 오브젝트 예 : "FP : 0 : -40,60,20,0"
  x, y 위치는 사각형의 왼쪽 상단을, w, h는 사각형의 너비와 높이를 나타냅니다.

추적 된 모든 개체 : "TO : 0 : -40,60,20,40"
여기서 x, y 위치는 사각형의 중심을, w, h는 사각형 중심의 너비와 높이를 나타냅니다. 원과 사람을 필터링하는 경우 겹친 색상 객체에 대해 추적 된 객체 ID가 0으로 재설정됩니다.

TensorFlow 객체 : "ObjectTitle : 0 : -40,60,20,40"
여기서 ObjectTitle은 분류 된 TensorFlow 객체입니다 (예 : "Person", "Cup", "Bottle"등. X, Y 위치는 사각형의 중심을, w, h는 사각형의 중심으로부터 폭과 높이를 제공합니다. 색상 얼룩 교차를 필터링하는 경우 색상 얼룩 추적이 활성화되어 있는지 확인하십시오.

TensorFlow에서 필터 형식 : "FTF : Person : -40,60,20,40". 여기서 "Person"은 coco_labels_list.txt 내에 정의 된 사용 가능한 감지 된 TensorFlow 객체 유형 중 하나 일 수 있습니다 (Google TensorFlowLite 참조).
 
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