안녕하세요 푸키입니다. 

이번 글에서는  전기전자 소프트웨어 기초실습시간에 진행했던 person detection 보안 카메라    프로젝트에 대해 이야기해보겠습니다.  

1. 프로젝트 설명 : 프로젝트는 그동안 공부한 아두이노, C언어, 머신러닝을 활용하여 프로젝트 주제를 생각해서 진행하는 거였습니다. Kaggle 이나 Teachable machine, Tensorflow_lite 같은 사이트를 많이 찾아봤습니다.  처음에는 magic wand 이용해서 진행할까 했는데 정확도가 너무 낮아서 힘들었고 결과적으로 정확도가 가장 좋은 person detection 을 활용하기로 했습니다. 

2. 제품 구성 : Arduino Nano BLE 33 Board x1  HC-SR04 초음파 센서 x1  RGB LED x1 Button x1 Piezo Buzzor x1 10K ohm x3 10 ohm x1 

3. 기능 구현:  a. 하드웨어 Interrupt를 통해서 Button으로 System On / Off를 동작이 가능하다. b. OV2640 카메라를 통해서 시각 정보를 읽어와 사람인지 아닌지 판단한다. c.  초음파 센서를 이용하여, 사람을 특정할 수 있는 특정 거리에 들어왔을 시에 사람인지 아닌지 보드에 구현된 A.I.로 판단을 시작한다. d. 사람이 침입했다고 판단 될 시에 피에조 부저로 경고음을 출력한다. e. 추가적으로 RGB LED를 통해서 이상이 없는 상태에서는 Blue를 사람이 감지된 상황에서는 Red Light를 출력한다.

아래와 같이 아두이노 코드를 짜고, 업로드를 한뒤에 

void RGB_color (int red_light_value, int green_light_value, int blue_light_value)
{
 analogWrite (R, red_light_value);
 analogWrite (G, green_light_value);
 analogWrite (B, blue_light_value);
}
RGB_color (255 , 0 , 0 ); // Red
RGB_color (0 , 0 , 255 ); // blu

긴 AI C코드를 돌리는 방법으로 진행했습니다. 

4. 프로젝트 후기 / 결과 

실습을 구현할 때 교수님 앞에서 구현하는 거였는데 갑자기 고장이 나서 당황했습니다. 양해를 구하고 순서를 바꾼 다음 발표했습니다. 다행히 잘 돼서 높은 정확도를 보였습니다. 정확도가 높고 구현 난이도에서 살짝 아쉽다고 감점을 받았지만 팀중에서 거의 최고점이었습니다. 이 프로젝트에서 더 발전해서 캡스톤 디자인 프로젝트로 발전한 만큼 이 프로젝트에서 파이썬의 기초와 인공지능, 그리고 정확도를 높이는 방법에 대해서 공부하고 결과를 냈기 때문에 다음에 있을 캡스톤 대회에서 우수한 실적을 기록한 것 같습니다. 

푸키였습니다 좋은 하루 되세요! 

마음에 드셨다면 공감 부탁드립니다