Detección de caídas humanas utilizando OpenCV y Raspberry Pi - Parte 1
26 Nov 2024
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¡Hola👋, bienvenido a este tutorial sobre cómo usar el Raspberry Pi 4B para detectar si una persona ha caído! Esta serie de proyectos se dividirá en tres partes, y hoy ingresarás a la primera parte, que se centra en cómo preparar, ejecutar el código e implementar la funcionalidad principal.
A continuación, lo guiaremos a través de los siguientes pasos 📜, profundizaremos en el código fuente y le facilitaremos comenzar con este proyecto. ¿Listo? ¡Empecemos 🚀!
- 📝 Descripción general del proyecto
-✨ Características
-Estructura del proyecto
-🚀Instalación y funcionamiento
- Instrucciones de uso
-🔮 Vista previa del próximo episodio
-Nota: Este proyecto es una modificación del proyecto KNN 3D Human Skeleton Recognition, que demuestra el tutorial completo sobre cómo ejecutarlo en Raspberry Pi.
Descripción general del proyecto
Este proyecto utiliza Raspberry Pi para conectarse por primera vez a la PC a través de SSH y transferir archivos importantes como VSCode. Luego, después de importar el paquete de código a VSCode en Raspberry Pi, el código se ejecuta en secuencia. Primero, se ejecuta el código de entrenamiento para extraer y entrenar puntos clave humanos, y las posiciones de los puntos clave se guardan en un archivo CSV. Usando este archivo CSV, podemos probar el código subiendo un vídeo o abriendo la cámara Raspberry Pi. Al situarse frente a la cámara y realizar acciones, el sistema detectará si se ha producido una caída. Si se detecta una caída, mostrará "caída"; Si no se detecta ninguna caída y los puntos clave son normales, se mostrará "normal".
Este artículo también proporciona instrucciones detalladas sobre cómo instalar VSCode para programar, usar FileZilla para transferir archivos y usar MobaXterm para la conexión remota a Raspberry Pi.
El artículo resumirá los problemas de error comunes encontrados y abordará los problemas de incompatibilidad de la versión de Python.
Características
-📏 Detectar puntos clave humanos.
-🎉 Determinar si se ha producido una caída, mejorando la tasa de rescate.
Archivos de descripción del proyecto
│── test.py # Código de prueba de cámara │── First_train.py # Paso 1: Archivo de entrenamiento │── second_KNN.py # Paso 2: Llamar al modelo KNN │── Third_testing.py # Paso 3: Abre la cámara para probar o sube un video │── GIF # Visualización de resultados
✔ ¡Copiado!
Requisitos previos
- Dependencias de Software：Arduino IDE、VScode o texto.
- Requisitos de hardware: cable de datos USB-C, Raspberry Pi 4B, Cámara para Raspberry Pi, etc.
- Dependencias de la biblioteca: opencv, pandas.
Arduino VA Pasos de instalación
Versión de Python Compatibilidad Asunto
⚠️ Importante: No desinstale la versión de Python preinstalada en el sistema operativo Raspberry Pi, ya que provocará inestabilidad en el sistema.
Actualmente, la versión de Python proporcionada en el sistema Raspberry Pi es la más reciente (Python 3.11). Si surgen problemas de compatibilidad, estos son los pasos para reinstalar y ajustar la versión de Python
Versión recomendada:
Se sugiere instalar Python 3.7 para una mejor estabilidad y compatibilidad con las aplicaciones Raspberry Pi.
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Actualizar el sistema Raspberry Pi
sudo apt-get actualización sudo apt-get upgrade -y
✔ Copiado
2. Requisitos previos de instalación
sudo apt-get install build-essential libsqlite3-dev sqlite3 bzip2 libbz2-dev
✔ ¡Copiado!
3. Descargue e instale Python 3.7
wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.1/Python-3.7.1.tgz alquitrán zxvf Python-3.7.1.tgz
✔ ¡Copiado!
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Verificar la instalación de Python
CDPython-3.7.1 sudo ./configure && sudo make && sudo make install
✔ ¡Copiado!
-
Crear un enlace simbólico
Después de instalar Python 3.7, podemos verificar la versión de Python.
python --versión python3 --versión
✔ ¡Copiado!
-
Problemas de error
sudo apt-get instalar libffi-dev
✔ ¡Copiado!
Solución: "ModuleNotFoundError: ningún módulo llamado '_ctypes'"
7. Crea un enlace simbólico
Después de instalar Python 3.7, puede verificar la versión de Python:
python --versión python3 --versión
✔ ¡Copiado!
8. Para simplificar el uso, cree un enlace simbólico para Python 3.7.1 que apunte al comando de Python. Verifique las ubicaciones de los comandos de Python y Python3.7:
¿Cuál pitón? cual python3
✔ ¡Copiado!
9.Crea el enlace simbólico:
sudo mv /usr/bin/python /usr/bin/python2.7.13 sudo ln -s /usr/local/bin/python3 /usr/bin/python
✔ ¡Copiado!
10. Pruebe la instalación
ls -al /usr/local/bin/python* python --versión
✔ ¡Copiado!
11. Crea un entorno virtual
python -m venv pytorch
✔ ¡Copiado!
Activar el entorno virtual:
fuente pytorch/bin/activate
✔ ¡Copiado!
Adaptación de la versión numpy:
Instalación y ejecución
1. Pasos para instalar OpenCVDescargar opencv-python y opencv-contrib-python
-
opencv-python url: piwheels - opencv-python
-
opencv-contrib-python url: piwheels - opencv-contrib-python
3. Solución de errores de instalación:
4. Para instalar el paquete en el escritorio, navegue de la siguiente manera:
cd de escritorio es Instalación de pip3
✔ ¡Copiado!
5. Instalar la dependencia numpy
sudo apt-get instalar python3-h5py Instalación de pip3 en numpy (pestaña)
✔ ¡Copiado!
Dependencias
Instalar Otras dependencias de OpenCV:
sudo apt-get instalar libhdf5-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get instalar libjasper-dev sudo apt-get instalar libqt4-test sudo apt-get instalar libqtgui4 sudo apt-get actualización
✔ ¡Copiado!
Cuando aparezca la pantalla de confirmación, presione Enter directamente sin escribir "y":
Siguiendo los pasos anteriores, OpenCV debería instalarse correctamente:
Instalar vscode:
