Rilevamento delle cadute umane utilizzando OpenCV e Raspberry Pi - Parte 1
26 Nov 2024
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Ciao👋, benvenuto a questo tutorial su come utilizzare il Raspberry Pi 4B per rilevare se una persona è caduta! Questa serie di progetti sarà divisa in tre parti, e oggi entrerai nella prima parte, che si concentra su come preparare, eseguire il codice e implementare la funzionalità principale.
Successivamente, ti guideremo attraverso i passaggi successivi 📜, immergendoci in profondità nel codice sorgente e semplificandoti l'avvio di questo progetto! Pronto? Cominciamo 🚀!
- 📝 Panoramica del progetto
-✨ Caratteristiche
-🏗 Struttura del progetto
-🚀 Installazione ed esecuzione
-🔧 Istruzioni per l'uso
-🔮 Anteprima del prossimo episodio
-Nota: questo progetto è una modifica del progetto KNN 3D Human Skeleton Recognition, che mostra il tutorial completo su come eseguirlo sul Raspberry Pi.
Panoramica del progetto
Questo progetto utilizza Raspberry Pi per la prima connessione al PC tramite SSH e trasferisce file importanti come VSCode. Quindi, dopo aver importato il pacchetto di codice in VSCode sul Raspberry Pi, il codice viene eseguito in sequenza. Innanzitutto, il codice di addestramento viene eseguito per estrarre e addestrare i punti chiave umani e le posizioni dei punti chiave vengono salvate in un file CSV. Utilizzando questo file CSV, possiamo testare il codice caricando un video o aprendo la fotocamera Raspberry Pi. Posizionandosi davanti alla telecamera ed eseguendo azioni, il sistema rileverà se si è verificata una caduta. Se viene rilevata una caduta, verrà visualizzato "caduta"; se non viene rilevata alcuna caduta e i punti chiave sono normali, verrà visualizzato "normale".
Questo articolo fornisce anche istruzioni dettagliate sull'installazione di VSCode per la programmazione, sull'utilizzo di FileZilla per il trasferimento di file e sull'utilizzo di MobaXterm per la connessione remota al Raspberry Pi.
L'articolo riassumerà gli errori comuni riscontrati e risolverà i problemi di incompatibilità della versione Python.
Caratteristiche
-📏 Rileva i punti chiave umani.
-🎉 Determinare se si è verificata una caduta, migliorando il tasso di salvataggio.
File di descrizione del progetto
│── test.py # Codice di test della fotocamera │── First_train.py # Passaggio 1: file di allenamento │── second_KNN.py # Passaggio 2: chiamata al modello KNN │── Third_testing.py # Passaggio 3: apri la fotocamera per testare o caricare un video │── GIF # Visualizzazione dei risultati
✔ Copiato!
Prerequisiti
- Dipendenze Software： Arduino IDE、VScode o testo.
- Requisiti hardware: cavo dati USB-C, Raspberry Pi 4B, Camera per Raspberry Pi, ecc.
- Dipendenze della libreria: opencv, panda.
Arduino VA Fasi di installazione
Versione Python Compatibilità Problema
⚠️ Importante: non disinstallare la versione Python preinstallata sul sistema operativo Raspberry Pi, poiché ciò causerebbe instabilità del sistema.
Attualmente, la versione Python fornita nel sistema Raspberry Pi è la più recente (Python 3.11). Se si verificano problemi di compatibilità, ecco i passaggi per reinstallare e modificare la versione di Python
Versione consigliata:
Si consiglia l'installazione di Python 3.7 per una migliore stabilità e compatibilità con le applicazioni Raspberry Pi.
-
Aggiorna il sistema Raspberry Pi
sudo apt-get aggiornamento sudo apt-get upgrade -y
✔ Copiato
2. Installare i prerequisiti
sudo apt-get install build-essential libsqlite3-dev sqlite3 bzip2 libbz2-dev
✔ Copiato!
3. Scarica e installa Python 3.7
wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.1/Python-3.7.1.tgz tar zxvf Python-3.7.1.tgz
✔ Copiato!
-
Verifica l'installazione di Python
cd Python-3.7.1 sudo ./configure && sudo make && sudo make install
✔ Copiato!
-
Creare un collegamento simbolico
Dopo aver installato Python 3.7, possiamo controllare la versione di Python.
python --versione python3 --versione
✔ Copiato!
-
Problemi di errore
sudo apt-get install libffi-dev
✔ Copiato!
Soluzione: "ModuleNotFoundError: nessun modulo denominato '_ctypes'"
7. Creare un collegamento simbolico
Dopo aver installato Python 3.7, puoi controllare la versione di Python:
python --versione python3 --versione
✔ Copiato!
8. Per semplificare l'utilizzo, creare un collegamento simbolico per Python 3.7.1 che punti al comando Python. Controlla le posizioni dei comandi python e python3.7:
quale pitone quale python3
✔ Copiato!
9.Creare il collegamento simbolico:
sudo mv /usr/bin/python /usr/bin/python2.7.13 sudo ln -s /usr/local/bin/python3 /usr/bin/python
✔ Copiato!
10. Testare l'installazione
ls -al /usr/local/bin/python* python --versione
✔ Copiato!
11. Crea un ambiente virtuale
python -m venv pytorch
✔ Copiato!
Attiva l'ambiente virtuale:
fonte pytorch/bin/activate
✔ Copiato!
Adattamento della versione numpy:
Installazione ed esecuzione
1. Passaggi per installare OpenCVScarica opencv-python e opencv-contrib-python
-
opencv-python url: piwheels - opencv-python
-
opencv-contrib-python url: piwheels - opencv-contrib-python
3. Risoluzione dei problemi relativi agli errori di installazione:
4. Per installare il pacchetto sul desktop, navigare come segue:
cd Desktop l installazione pip3
✔ Copiato!
5. Installa la dipendenza numpy
sudo apt-get install python3-h5py pip3 installa numpy (Tab)
✔ Copiato!
Dipendenze
Installare Altre dipendenze OpenCV:
sudo apt-get install libhdf5-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libjasper-dev sudo apt-get install libqt4-test sudo apt-get install libqtgui4 sudo apt-get aggiornamento
✔ Copiato!
Quando viene visualizzata la schermata di conferma, premere direttamente Invio senza digitare "y":
Seguendo i passaggi precedenti, OpenCV dovrebbe essere installato correttamente:
Installa vscode:
