• 제목/요약/키워드: Raspberry Pi Camera

검색결과 66건 처리시간 0.024초

색에 따른 사과 분류기 (Apple Sorting Machine by its Color)

  • 삐 퓨 웨이 툰;김수찬
    • 융합신호처리학회논문지
    • /
    • 제21권4호
    • /
    • pp.154-161
    • /
    • 2020
  • 본 논문에서는 인간의 노력을 줄이고 정확성을 높이기 위해 사과의 색을 기반으로 하는 분류 시스템을 제안하였다. 제안된 분류 시스템은 카메라, 모터 및 라즈베리 파이로 구성되어 있고, 미성숙, 성숙, 익은 등으로 총 4가지 종류의 사과를 분류할 수 있다. 시장에서 다양한 종류의 사과를 100개 구입하여 무작위로 선택하여 평가하였다. 정확도는 95%였고 처리 시간은 사과당 약 8초였다. 제안한 시스템은 인력 감축에 유용할 것으로 예상된다.

라즈베리 파이2 기반의 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Smart Home Security Monitoring System based on Raspberry Pi2)

  • 이형로;인치호
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
    • /
    • 제16권5호
    • /
    • pp.131-136
    • /
    • 2016
  • 본 논문에서는 라즈베리 파이2 기반의 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템은 비교적 다루기 쉬운 메인 프로세서인 라즈베리 파이2와 초음파 센서, 인체 감지 센서를 이용하여 침입 여부를 판단하도록 스마트 홈 시큐리티를 구성하였다. 또한, 침입자의 영상을 촬영하기 위해 라즈베리 파이2에 호환 되는 파이 카메라를 서보 모터에 연결하여 침입자의 위치에 맞는 촬영을 할 수 있도록 하였다. 웹 서버는 해당 기록된 영상과 센서들의 데이터를 저장하고 모든 원격지에서 모니터링이 가능하도록 웹 페이지를 제공한다. 본 논문에서 제안된 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템을 실제 구현함으로써 효율성 검증 결과 기존 홈 시큐리티 시스템에 비해 개인이 쉽게 구성이 가능하였으며, 서보 모터를 이용하여 카메라의 사각지대를 최소화 할 수 있었다. 또한, 초음파 센서와 인체 감지 센서를 이용함으로써 침입자 판별에 신뢰도 높은 데이터를 얻을 수 있었기 때문에 안정적인 시스템 운영이 가능하였다.

비디오 카메라를 이용한 핑거 키보드의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Finger Keyboard with Video Camera)

  • 황기태
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
    • /
    • 제16권5호
    • /
    • pp.157-163
    • /
    • 2016
  • 본 논문은 종이 위에 그려진 키보드 상에 카메라를 이용하여 사용자의 키 입력을 탐지하는 핑거 키보드를 제안한다. 본 논문에서는 핑거 키보드를 윈도우 운영체제와 모바일 단말기에서 사용할 수 있도록 구현하였다. 핑거 키보드의 소프트웨어는 표준 C/C++로 작성되어 포팅이 쉽다. 윈도우를 탑재한 PC 에서는 보급형 USB 웹 카메라를 장착하고 핑거 키보드 소프트웨어를 애플리케이션 형태로 구현하여 탐지한 키를 운영체제의 메시지 큐에 삽입하였다. 그리고 전용 카메라와 리눅스를 장착한 Raspberry Pi 2 임베디드 컴퓨터에 핑거 키보드 소프트웨어를 구동시키고 블루투스를 이용하여 모바일 단말기의 키보드로 구축하였다. 성능 평가 결과 인식성공률은 분당 120타 수준에서 약 80% 정도로 측정되었다.

Implementation of Enhanced Vision for an Autonomous Map-based Robot Navigation

  • Roland, Cubahiro;Choi, Donggyu;Kim, Minyoung;Jang, Jongwook
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
    • /
    • pp.41-43
    • /
    • 2021
  • Robot Operating System (ROS) has been a prominent and successful framework used in robotics business and academia.. However, the framework has long been focused and limited to navigation of robots and manipulation of objects in the environment. This focus leaves out other important field such as speech recognition, vision abilities, etc. Our goal is to take advantage of ROS capacity to integrate additional libraries of programming functions aimed at real-time computer vision with a depth-image camera. In this paper we will focus on the implementation of an upgraded vision with the help of a depth camera which provides a high quality data for a much enhanced and accurate understanding of the environment. The varied data from the cameras are then incorporated in ROS communication structure for any potential use. For this particular case, the system will use OpenCV libraries to manipulate the data from the camera and provide a face-detection capabilities to the robot, while navigating an indoor environment. The whole system has been implemented and tested on the latest technologies of Turtlebot3 and Raspberry Pi4.

  • PDF

열화상 카메라를 포함한 P2P 방식의 원격진료 시스템 (P2P Based Telemedicine System Using Thermographic Camera)

  • 김경민;류재현;홍성준;김홍준
    • 정보보호학회논문지
    • /
    • 제32권3호
    • /
    • pp.547-554
    • /
    • 2022
  • 원격진료 분야는 코로나19 팬데믹으로 인해 빠르게 성장하고 있다. 하지만, 클라우드 컴퓨팅, 화상 회의, 사이버보안 등의 요소를 원격 진료 시스템을 만들 때 고려해야 하기 때문에 원격 의료 서비스의 비용은 비교적 높은 편이다. 따라서 본 논문에서는 P2P 방식의 원격 진료 서비스가 가능한 원격 진료 시스템을 제안한다. 서버-클라이언트구조를 통해 중앙 서버에서 감시되고 기록됨으로써 발생하는 개인정보유출과 DDoS 공격과 같은 보안 문제로부터 자유롭게 하고, SSL 프로토콜을 이용해 정확한 신원 확인을 가능하게 함으로써 신뢰성 있는 연결 체계를 구축하여 환자들이 안심하고 자신의 개인정보를 말할 수 있는 환경을 만든다. 열화상 카메라를 장착하여 실시간으로 체온을 비롯한 상대방의 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 하여 각종 시각 자료가 요구되는 원격 의료 시스템을 라즈베리파이 기반으로 구현함으로써 비용효율성과 휴대성을 갖추고 있다. 이를 통해 원격진료 시스템을 보급화하고 나날이 늘어가는 원격진료의 수요를 충족시킬 수 있을 것이다.

MEAN Stack 기반의 컴퓨터 비전 플랫폼 설계 (Computer Vision Platform Design with MEAN Stack Basis)

  • 홍선학;조경순;윤진섭
    • 디지털산업정보학회논문지
    • /
    • 제11권3호
    • /
    • pp.1-9
    • /
    • 2015
  • In this paper, we implemented the computer vision platform design with MEAN Stack through Raspberry PI 2 model which is an open source platform. we experimented the face recognition, temperature and humidity sensor data logging with WiFi communication under Raspberry Pi 2 model. Especially we directly made the shape of platform with 3D printing design. In this paper, we used the face recognition algorithm with OpenCV software through haarcascade feature extraction machine learning algorithm, and extended the functionality of wireless communication function ability with Bluetooth technology for the purpose of making Android Mobile devices interface. And therefore we implemented the functions of the vision platform for identifying the face recognition characteristics of scanning with PI camera with gathering the temperature and humidity sensor data under IoT environment. and made the vision platform with 3D printing technology. Especially we used MongoDB for developing the performance of vision platform because the MongoDB is more akin to working with objects in a programming language than what we know of as a database. Afterwards, we would enhance the performance of vision platform for clouding functionalities.

A Study on the Implementation of Raspberry Pi Based Educational Smart Farm

  • Min-jeong Koo
    • International journal of advanced smart convergence
    • /
    • 제12권4호
    • /
    • pp.458-463
    • /
    • 2023
  • This study presents a paper on the implementation of a Raspberry Pi-based educational smart farm system. It confirms that in a real smart farm environment, the control of temperature, humidity, soil moisture, and light intensity can be smoothly managed. It also includes remote monitoring and control of sensor information through a web service. Additionally, information about intruders collected by the Pi camera is transmitted to the administrator. Although the cost of existing smart farms varies depending on the location, material, and type of installation, it costs 400 million won for polytunnel and 1.5 billion won for glass greenhouses when constructing 0.5ha (1,500 pyeong) on average. Nevertheless, among the problems of smart farms, there are lax locks, malfunctions to automation, and errors in smart farm sensors (power problems, etc.). We believe that this study can protect crops at low cost if it is complementarily used to improve the security and reliability of expensive smart farms. The cost of using this study is about 100,000 won, so it can be used inexpensively even when applied to the area. In addition, in the case of plant cultivators, cultivators with remote control functions are sold for more than 1 million won, so they can be used as low-cost plant cultivators.

Design of OpenCV based Finger Recognition System using binary processing and histogram graph

  • Baek, Yeong-Tae;Lee, Se-Hoon;Kim, Ji-Seong
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제21권2호
    • /
    • pp.17-23
    • /
    • 2016
  • NUI is a motion interface. It uses the body of the user without the use of HID device such as a mouse and keyboard to control the device. In this paper, we use a Pi Camera and sensors connected to it with small embedded board Raspberry Pi. We are using the OpenCV algorithms optimized for image recognition and computer vision compared with traditional HID equipment and to implement a more human-friendly and intuitive interface NUI devices. comparison operation detects motion, it proposed a more advanced motion sensors and recognition systems fused connected to the Raspberry Pi.

라즈베리파이에서 사물인터넷 기반의 인증 시스템 구현 (IoT based Authentication System Implementation on Raspberry Pi)

  • 김정원
    • 한국산업정보학회논문지
    • /
    • 제22권6호
    • /
    • pp.31-38
    • /
    • 2017
  • 정보기술의 발전에 따라 보안의 중요성은 매우 높아지고 있다. 기존의 보안 시스템은 대부분 고가이고 구현이 용이하지 않으며 생체 정보를 사용하는 경우 또한 매우 복잡하다. 본 논문에서는 지문과 얼굴 이미지를 사용하는 저가의 사물인터넷 기반 보안 단말기를 구현하여 이러한 점을 해결하고자 한다. 저가의 보안 시스템을 구현하기 위하여 라즈베리파이에 지문인식 스캐너와 카메라를 장착하고 스캔 이미지는 AES-256 알고리즘으로 암호화하여 클라우드에 전송한다. 본 연구를 통해 우리는 제안하는 시스템의 인증 서비스, 비용의 감소, 보안성, 그리고 확장성 측면에서의 가능성을 확인할 수 있었다.

IoT 기반 홈 보안 시스템 (Home Security System Based on IoT)

  • 김강철;;한석붕
    • 한국전자통신학회논문지
    • /
    • 제12권1호
    • /
    • pp.147-154
    • /
    • 2017
  • 본 논문은 휴대폰에서 사용할 수 있는 IoT 기반 홈 보안 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 데이터를 수집하는 센서, 카메라, 게이트웨이와 Xively 플랫폼으로 구성된다. 라즈베리파이는 3 종류의 센서로부터 데이터를 수집하고, Xively로 데이터를 전송하고, 카메라의 영상화면을 인터넷을 통하여 휴대폰의 클라이언트로 전송한다. 서버는 Xively, 라즈베파이에 존재하는 소켓 서버와 Google에 있는 이메일 서버로 구성된다. 제안된 시스템은 움직임, 화재 위험, 가스 누출이 발생하면 이메일, 텍스트 문자와 영상화면을 전송하고, 라즈베리파이를 통하여 가스 밸브를 제어할 수 있다. 실험결과로부터 가스 누출 등으로 위험이 발생하면 사용자는 이메일, 문자 메서지를 전송받고, WIFI 또는 LTE를 통하여 스마트폰으로 집내의 영상화면을 볼 수 있다는 것을 확인하였다.