"Đi học dzìa": Phần 2 - Sử dụng PIR để kiểm tra người về nhà

Mô tả dự án: 

Đây là phần 2 của tutorial "Đi học dzìa" giúp các bạn làm quen với Pizero và Python. Hôm qua có bạn hỏi tui: "Nếu hem có wifi, dùng 3G hoặc là đạo chích KID 1412 thì sao?" Với các ca khó đỡ này thì ta sẽ dùng cảm biến hồng ngoại PIR nha.

Nguyên lý

Cảm biến hồng ngoại thụ động (Passive Infrared Sensor) dùng để phát hiện chuyển động. Một module PIR thực ra bao gồm 2 cảm biến hồng ngoại từ môi trường xung quanh. Khi có sự chênh lệch giữa 2 cảm biến tức là đã có chuyển động và cảm biến sẽ gửi 1 xung đến GPIO. Bạn có thể đọc thêm chi tiết về PIR ở đây: http://arduino.vn/bai-viet/522-pir-sensor-alarm.

Thay vì chỉ dùng còi đơn thuần quanh năm suốt tháng thì ta có thể dùng Raspberry Pi bật youtube khi có chuyển động cho đời thêm tươi vui mỗi khi papa/mama/anh/chị/em của bạn bước vào nhà. heart

Chuẩn bị

Sơ đồ nối như sau

Pi PIR
5V 5V
GD GD
P8 Out

Trên Raspberry Pi

Chép đoạn code dưới đây và lưu lại với tên di_hoc_ve_1.py

#!/usr/bin/bash
#By MonsieurVechai
import time
import webbrowser
import os, subprocess
import RPi.GPIO as GPIO



def main():
    url = "https://www.youtube.com/watch?v=eBVRZK6ktzE"
    
    GPIO.setmode(GPIO.BCM)
    GPIO_PIR = 14 #GPIO14 is PIN8 of Raspberry pi
    GPIO.setup(GPIO_PIR,GPIO.IN)

    try:
        # Loop until PIR output is 0
        while GPIO.input(GPIO_PIR)==1: 
            print "Waiting for PIR to settle ..."            
        print "  PIR is settled. Ready to detect new motion"
        Current_State  = 0
        Previous_State = 0

    
    while True:
        Current_State = GPIO.input(GPIO_PIR)     
        if Current_State==1 and Previous_State==0:
            print "Motion detected! Start playing movie."
            webbrowser.open(url)
            time.sleep(30)
        elif Current_State==0 and Previous_State==1:
            print "No more motion."
            Previous_State=0
            time.sleep(0.01)          

if __name__ == '__main__':
    main()    

Mở terminal trong thư mục bạn lưu file python và nhập lệnh 

sudo python di_hoc_ve_1.py

Gợi ý

  • Bạn có thể dùng module time của Python để giới hạn giờ hoạt động cho PIR hay chỉnh đường link youtube khác nhau vào mỗi giờ trong ngày.
  • Nếu bạn nhìn kỹ thì module PIR có 2 potentiometer để chỉnh độ nhạy. Bạn nên xoay về chế độ thấp nhất nếu không muốn nghe bài "Đi học vế" thường xuyên.
  • Bạn nên đứng xa PIR khi gõ lệnh python vì PIR cần 1 khoảng thời gian nhỏ để cân chỉnh (calibration).
  • Nếu bạn gặp lỗi GPIO thì có thể bạn phải cài gói GPIO bằng cách gõ.
sudo apt-get install python3-gpiozero python-gpiozero

Lần tới tui sẽ hướng dẫn dùng PIR kích hoạt chụp hình khi phát hiện chuyển động.

lên
13 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Các dự án được truyền cảm hứng

Select any filter and click on Apply to see results

Các bài viết cùng tác giả

"Fiat Lux - Hãy có ánh sáng": Giới thiệu về Neopixel WS2812

Đây là chuỗi bài viết về 1 loại bóng LED RGB (WS2812) mà tui chưa thấy ai viết trên cộng đồng. Hôm nay, bạn sẽ biết được vì sao người ta lại có thể điều khiển nhiều LED RGB thế trong khi nó đến 3 chân xung.

lên
25 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Từ khóa: 

Raspberry Pi Thiên Lý Nhãn (Phần 3): Khóa thông minh nhận dạng khuôn mặt với Raspberry Pi và OpenCV

Trong bài trước tui đã giới thiệu về việc nhận diện khuôn mặt với Raspberry Pi và webcam. Tuy nhiên bài chỉ dừng lại ở việc Raspberry Pi có thể nhận diện được khuôn mặt của bất kỳ ai đứng trước webcam mà thôi. Bài toán đặt ra là làm thế nào để Raspberry Pi nhận được khuôn mặt của chính bạn? Đây là một bài toán khó và thú vị. Khó là vì chúng ta cần thuật toán và khả năng xử lí hình ảnh mạnh. Thú vị là do ta có thể "chế cháo" kết hợp với các hệ thống bảo mật khác như vân tay, mật khẩu để tăng tính an ninh cho đề án của bạn. Vì độ phức tạp của đề án này nên tui sẽ chia ra làm 2 phần.

  • Phần đầu tiên là "phần mềm": chúng ta sẽ ghi lại khoảng 200 tấm hình webcam với khuôn mặt của bạn và huấn luyện máy tính với thuật toán chính diện (eigenfaces) của OpenCV. Do tài nguyên của Pi hạn hẹp nên bạn cần chạy phần này trên máy tính của mình. 
  • Phần tiếp theo là "phần cứng": ta nối Pi với relay và cho webcam chụp ảnh. Nếu Pi nhận diện được chính khuôn mặt của bạn thì sẽ kích relay.

Lưu ý là các bạn phải tải OpenCV về trên cả Pi và máy tính. Các bạn vào đây để download code và các tập tin cần thiết nữa: https://github.com/johnkimdinh/Facial-recognition-Raspberry-Pi-OpenCV

lên
3 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Từ khóa: