• ID : Détruire par laser (ceux des petits découpage lasers)  les frelon asiatiques qui patrouillent devant les ruches et détruisent les colonies abeilles.

Principe / ID :

• Projet déjà fait ici avec un suivi par un pointeur laser  : https://www.youtube.com/watch?v=oJAl9Yd3kNo
  • 
  • Mais pas de code ….
• => Flux Vidéo
• => Reconnaissance des frelons => Position (2D ? 3D?) , direction, vitesse,
• => Calcul des trajectoires et interception => calcul direction => Positionnement (Miroirs?) = visée + déclenchement tir laser.
• Commandes:
  • Raspberry
    • Gestion camera
    • Gestion Python
    • Reconnaissance image
    • Calcul trajectoire réelle cible
    • calcul coordonnées interception et commande de tir
    • Envoi des commandes calculées a Arduino + commande de tir
  • Arduino :
    • Réception commandes du Raspberry
    • Commandes aux Servos (Alignement système de tir)
    • Commande au Système de tir

 

• Acquisition et prétraitement flux vidéo => OpenCV  https://opencv.org/
• Reconnaissance image : Tensorflow => https://www.tensorflow.org/overview
• Reconnaissance / training set in CASCADE   Cf références ci dessous (Model training : Haar ou bien LBP (Local Binary Patern)
  • *** https://docs.opencv.org/4.x/dc/d88/tutorial_traincascade.html ***

Références :

• ****** https://thedatafrog.com/fr/articles/human-detection-video/ ***
• DIY Caméra UV avec Raspberry : https://stereopi.com/blog/deep-ultraviolet-imaging-using-raspberry-pi-hq-camera
• Tuto Python: Filtre de Kalman prédiction trajectoire : https://www.youtube.com/watch?v=IT4i_ooQDDM
• Utiliser toute une liste de capteur et détecteurs avec Raspberry / Arduino :
  • https://www.gcworks.fr/tutoriel/pico/Boutonpoussoir.html
  • https://www.gcworks.fr/tutoriel/pico/Potentiometre.html
    • 
  • https://www.gcworks.fr/tutoriel/pico/UtrasonicRanger.html
  • Avec le bus Grove :
    • https://ressources.magicmakers.fr/ressources-teen-raspberry-les-composants-grove/
  • Avec une carte ADC  (Analogic to Digital Convert)(pour les potentiométres de position)
    • https://passionelectronique.fr/tutorial-ads1115/
    • https://www.instructables.com/Raspberry-Pi-I2C-Python/ Pour activer I2C sur raspberry
  • Avec un relai (commande de tir) :
    • https://www.scrample.xyz/pilotage-dun-relais-sur-raspberry-pi/

 

 

Budget Matériel : 300 à 400€

• Laser : 500Mw Model FA02 (?) 12V Wave length 405 nm => 150€ environ : utilisé pour gravure bois (les frelons ça doit le faire / les ailes en particulier)
• Raspberry Pi => Logiciel embarqué (Linux => Python ) + commande + caméra
  • Modèle : Raspberry Pi 4 Modèle B 4 Go ARM-Cortex-A72 4 x 1,50 GHz, 4 Go de RAM, WLAN-AC, Bluetooth 5, LAN, 4 x USB, 2 x Micro HDMI
    • Amazon : 200€

 

Pour le démarrage : Commencer plus simple que du tir automatique avec un « Fusil » laser => Reconnaissance cible => Calcul direction et trajectoire interception pour assister le tir

 

Python :

• Les fichiers avec extension .py => ouvrir avec IDLE (clic droit : Edite avec IDLE)
• l’éditeur a un mode : RUN qui lance la console.
• Sinon : Powershel : C: py

Raspberry Pi :

• Installation Raspbian  (Sim requise) : https://www.youtube.com/watch?v=SUMYJJ6ulaM
• Connexion a distance : https://www.aranacorp.com/fr/connexion-a-distance-au-raspberry-pi/

OpenCv : Bibliothèque Python

• https://opencv.org/
• Documentation https://docs.opencv.org/4.x/d9/df8/tutorial_root.html

 

Apprentissage : Fichiers Cascade (Haar Cascade)

• Tuto  : ***Training a Cascade Classifier – OpenCV Object Detection in Games #8 **  https://www.youtube.com/watch?v=XrCAvs9AePM
  • Fichiers : https://github.com/learncodebygaming/opencv_tutorials

Reconnaissance d objet :

• • Tuto 34 : reconnaissance Oeufs (Par différence)
    • https://www.youtube.com/watch?v=iRqlGfReGG8
    • Le code : https://github.com/L42Project/Tutoriels/tree/master/OpenCV/tutoriel34
  • Tuto 13 : détection par soustraction (isole le fond de ce qui bouge)
    • https://www.youtube.com/watch?v=pkzT9MlICPE
    • Le code : https://github.com/L42Project/Tutoriels/tree/master/OpenCV/tutoriel13
  • Tuto 36 : Filtre Kalman => Prédiction de trajectoires multiple et identification
    • https://www.youtube.com/watch?v=pR0TAFWnDdU
    • Code : https://github.com/L42Project/Tutoriels/tree/master/Divers/tutoriel36

Filtrer couleur : (le jaune par exemple)

[pastacode lang= »python » manual= »import%20cv2%0Aimport%20numpy%20as%20np%0A%20%0Acap%20%3D%20cv2.VideoCapture(0)%0A%20%0Awhile(1)%3A%0A%20%20%20%20_%2C%20frame%20%3D%20cap.read()%0A%20%20%20%20%23%20It%20converts%20the%20BGR%20color%20space%20of%20image%20to%20HSV%20color%20space%0A%20%20%20%20hsv%20%3D%20cv2.cvtColor(frame%2C%20cv2.COLOR_BGR2HSV)%0A%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%23%20Threshold%20of%20blue%20in%20HSV%20space%0A%20%20%20%20lower_blue%20%3D%20np.array(%5B60%2C%2035%2C%20140%5D)%0A%20%20%20%20upper_blue%20%3D%20np.array(%5B180%2C%20255%2C%20255%5D)%0A%20%0A%20%20%20%20%23%20preparing%20the%20mask%20to%20overlay%0A%20%20%20%20mask%20%3D%20cv2.inRange(hsv%2C%20lower_blue%2C%20upper_blue)%0A%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%23%20The%20black%20region%20in%20the%20mask%20has%20the%20value%20of%200%2C%0A%20%20%20%20%23%20so%20when%20multiplied%20with%20original%20image%20removes%20all%20non-blue%20regions%0A%20%20%20%20result%20%3D%20cv2.bitwise_and(frame%2C%20frame%2C%20mask%20%3D%20mask)%0A%20%0A%20%20%20%20cv2.imshow(‘frame’%2C%20frame)%0A%20%20%20%20cv2.imshow(‘mask’%2C%20mask)%0A%20%20%20%20cv2.imshow(‘result’%2C%20result)%0A%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20cv2.waitKey(0)%0A%20%0Acv2.destroyAllWindows()%0Acap.release() » message= » » highlight= » » provider= »manual »/]

Communication Raspberry/Arduino : GPIO

•  par la nappe GPIO : https://deusyss.developpez.com/tutoriels/RaspberryPi/PythonEtLeGpio/
• Par le port USB : https://www.aranacorp.com/fr/communication-serie-entre-raspberry-pi-et-arduino/

Pilotage Servo moteurs :

• Via arduino :
  • https://arduino.developpez.com/tutoriels/arduino-a-l-ecole/?page=projet-12-utiliser-un-servomoteur
• Via raspberry:
  • https://raspberry-pi.fr/servomoteur-raspberry-pi/

Chronologie :

• Oct 2023 :
  • Achat : Raspberry Pi 3B+ (30€) / Camera Raspberry Infra Rouge + (20€) + Camera Raspberry Standard (5Mpx) 8€ / 6 servo moteurs 20€ + connectique 15€ / Arduino (en stock)
  • Formation :  Python / Opencv (librairie reconnaissance image) / Linux