安全眼——自行车智能安全辅助系统
【设计意图】随着经济的快速发展，生活节奏日益加快，由于缺少运动许多人被亚健康所困扰，再者随着城市交通压力的增加，人们意识到汽车出行尾气等弊处，开始提倡绿色出行，因此越来越多人选择自行车作为出行或者上班的交通工具，近来年，中国自行车年产量8000多万辆，中国自行车社会保有量近4亿辆。但是自行车过程中安全系数仍有待提高。
【作品功能】
自行车行车安全除了个人良好的行驶习惯，而各种辅助装备更能帮助我们提升安全性。增加警示灯、方向灯，而今天这设计将安全更升一级，也更科技化。
1、“安全眼”自行车安全系统由把手按钮和后置摄像头、环型方向灯组成
2、主控使用开源硬件“行空板”，通过连接把手按钮和后置摄像头，可实现一键查看摄像头的实时后方视频，无需回头，如此更安全。
3、可通过人工智能算法判断是否有物体靠近，如汽车，会通过行空板上蜂鸣器提醒驾驶者，并让环型闪烁提醒后方来车。
4、通过按钮可控制转向灯闪烁，提醒后方来车、行人注意。
【制作元器件与材料】
行空板
行空板是一款专为Python学习和使用设计的新一代国产开源硬件，采用单板计算机架构，集成LCD彩屏、WiFi蓝牙、多种常用传感器和丰富的拓展接口。同时，其自带Linux操作系统和Python环境，还预装了常用的Python库，让广大师生只需两步就能进行Python教学。
【电路连接图】
【实物图】
【制作过程】
1.行空板底座
保护行空板背面电子元器件2.安装行空板
行空板安装在车把正中间，方便查看采集的后面图像。3.安装按钮
按钮安装在车把上，左转向与右转向按钮与左右车把对应。4.安装摄像头与灯环
摄像头与灯环安装在自行车车座后5.安装电源
6.装置整体图
7.安装过程
【技术实现过程】1.Google Teachable MachineGoogle Teachable MachineGoogle Teachable Machine是Google免费的无代码深度学习模型创建网络平台。使用该平台你可以构建模型来对图像，音频甚至姿势进行分类。完成上述操作后，你可以下载经过训练的模型并将其用于你的应用程序。你可以使用Tensorflow或PyTorch之类的框架来构建自定义的卷积神经网络，或者如果你想要一种简单的无代码方式进行此操作，则可以使用 Google Teachable Machine（https://teachablemachine.withgoogle.com／）平台为你完成相同的操作。国内可通过英荔 AI 训练平台：https://train.aimaker.space/train/image2.通过英荔 AI 训练平台中训练识别车辆的模型
训练好的模型，下载到电脑中“keras_model.h5”，放到程序所在目录下。
3.加载模型
import numpy as np
import cv2
from pinpong.extension.unihiker import *
from pinpong.board import Board,Pin
import tensorflow.keras
model = tensorflow.keras.models.load_model('keras_model.h5')
labels=['car','background']
font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
u_gui=GUI()
Board().begin()
p_p23_in=Pin(Pin.P23, Pin.IN)
cap = cv2.VideoCapture(0)
if p_p23_in.read_digital()==True:
cap = cv2.VideoCapture(0)
success, image = cap.read()
if success == False:
print("Ignoring empty camera frame.")
continue
image = cv2.flip(image,1)
img = cv2.resize(image,(224,224))
img = np.array(img,dtype=np.float32)
img = np.expand_dims(img,axis=0)
img = img/255
prediction = model.predict(img)
predicted_class = labels
cv2.putText(image, predicted_class, (123,456), font, 2, (0,255,0), 3)
if predicted_class=='car':
cv2.putText(image,'car', (123,456), font, 2, (0,255,0), 3)
if predicted_class=="background":
cv2.putText(image,'background', (123,456), font, 2, (0,255,0), 3)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
4.测试环形灯代码
# MindPlus
# Python
from pinpong.extension.unihiker import *
from pinpong.board import Board,Pin
from pinpong.board import NeoPixel
import time
Board().begin()
p_p24_out=Pin(Pin.P24, Pin.OUT)
np1 = NeoPixel(p_p24_out,24)
index = 0
while True:
np1.range_color(0,11,0xFF0000)
np1.range_color(12,23,0x000000)
time.sleep(1)
np1.range_color(0,11,0x000000)
np1.range_color(12,23,0xFF0000)
time.sleep(1)
np1.rainbow(0,23,0,0x0022FF)
time.sleep(1)
for i in range(100):
np1.rotate(1)
time.sleep(0.1)
5.按钮亮灯代码
左转向按钮、左转向灯
右转向按钮、右转向灯
import cv2
from pinpong.board import Board,Pin
from pinpong.board import NeoPixel
import time
from unihiker import GUI
bs=0
Board().begin()
p_p24_out=Pin(Pin.P24, Pin.OUT)
np1 = NeoPixel(p_p24_out,24)
np1.clear()
p_p21_in=Pin(Pin.P21, Pin.IN)
p_p22_in=Pin(Pin.P22, Pin.IN)
currenttime1=time.time()
currenttime2=time.time()
color1=0xFF0000
color2=0xFF0000
bs1=0
bs2=0
bs3=0
bs4=0
u_gui=GUI()
while True:
if p_p21_in.read_digital()==True and p_p22_in.read_digital()==False:
if time.time()-currenttime1>0.2:
currenttime1=time.time()
if color1==0x000000:
color1=0xFF0000
else:
color1=0x000000
np1.range_color(0,11,color1)
bs3=1
elif bs3==1:
bs3=0
np1.range_color(0,11,0x000000 )
if p_p22_in.read_digital()==True and p_p21_in.read_digital()==False:
if time.time()-currenttime2>0.2:
currenttime2=time.time()
if color2==0x000000:
color2=0xFF0000
else:
color2=0x000000
np1.range_color(12,23,color2)
bs4=1
elif bs4==1:
bs4=0
np1.range_color(12,23,0x000000)
if p_p22_in.read_digital()==True and
6.按钮显示后方图像
import cv2
from pinpong.board import Board,Pin
from pinpong.board import NeoPixel
import time
from unihiker import GUI
bs=0
#False:不旋转屏幕（竖屏显示，上下会有白边）
#True：旋转屏幕（横屏显示）
screen_rotation = True
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)#设置摄像头图像宽度
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240) #设置摄像头图像高度
cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1) #设置OpenCV内部的图像缓存，可以极大提高图像的实时性。
cv2.namedWindow('camera',cv2.WND_PROP_FULLSCREEN) #窗口全屏
cv2.setWindowProperty('camera', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WINDOW_FULLSCREEN) #窗口全屏
Board().begin()
p_p24_out=Pin(Pin.P24, Pin.OUT)
np1 = NeoPixel(p_p24_out,24)
np1.clear()
p_p21_in=Pin(Pin.P21, Pin.IN)
p_p22_in=Pin(Pin.P22, Pin.IN)
currenttime1=time.time()
currenttime2=time.time()
color1=0xFF0000
color2=0xFF0000
bs1=0
bs2=0
bs3=0
bs4=0
u_gui=GUI()
while True:
if p_p22_in.read_digital()==True and p_p21_in.read_digital()==True:
bs1=0
success, img = cap.read()
if not success:
print("Ignoring empty camera frame.")
continue
if bs2==0:
bs2=1
cv2.namedWindow('camera',cv2.WND_PROP_FULLSCREEN) #窗口全屏
cv2.setWindowProperty('camera', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WINDOW_FULLSCREEN) #窗口全屏
if screen_rotation: #是否要旋转屏幕
img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE) #旋转屏幕
cv2.imshow('camera',img)
print("camera")
else:
if bs1==0:
print("1")
cv2.destroyAllWindows()
sz=u_gui.draw_clock(x=120,y=100,r=50,color="#0000FF")
bs2=0
bs1=1
else:
pass
cap.release()
cv2.destroyAllWindow()
【演示视频】
https://www.bilibili.com/video/BV1QU4y1Y7g2?share_source=copy_web&vd_source=98855d5b99ff76982639c5ca6ff6f528
【制作反思】
1、本项目使用了自已训练的模型，来识别后方车辆，但由于行空板的算力有限，识别速度慢，识别时屏幕显示的画面有些延迟。但识别准确率较高。
2、行空板只进行了简单保护，因可以遇到雨天骑车，可能会出现行空板短路现象。所以需日后制作保护装置，防雨水短路。
3、本项目使用热熔胶、束带固定装置，拆装方便，但存在易丢失问题。
高级{:6_213:} {:6_209:}
一个小建议，全彩灯环24颗太大了，做转向效果不好，建议使用2个12颗的全彩灯环，左右分开点距离，因为可以串联，所以也只占用了板子上的一个接口而已，通过索引控制左转和右转闪烁的LED颗粒。 癞皮龙 发表于 2022-9-6 09:00
一个小建议，全彩灯环24颗太大了，做转向效果不好，建议使用2个12颗的全彩灯环，左右分开点距离 ...
好建议{:6_212:} 太高级了 优秀啊！想学！ 用图形化编程可以实现吗？ 可以的，这两天，我会出一个项目，涉及 云天 发表于 2022-12-1 23:07
可以的，这两天，我会出一个项目，涉及
期待学习{:5_122:} 您好，我参考了您的安全眼文章想做复现，请问为什么按下相应按键却不能进行目标检测呢？如果可以，方便请问一下您的源码吗？ 及 发表于 2024-5-16 18:38
您好，我参考了您的安全眼文章想做复现，请问为什么按下相应按键却不能进行目标检测呢？如果可以，方便请问 ...
打扰了,已经解决了 博主思维真不错，新手想做一下，可否分享一下原代码？给您点赞！~
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