1.介紹

該項目主要由魯班貓ZeroW為核心，OV8588攝像頭為圖像采集設備，采用QT框架作為軟件界面，采用RKNN中的YOLOV5作為圖像識別模型。

2.整體框架

此次項目我不僅用上了硬件設計和軟件設計，還用上了結構設計，讓其更加附有哨兵的樣子。

2.1硬件框架

2.2軟件框架

2.3結構框架

結構主要由四部分組成，魯班貓ZeroW的外殼，攝像頭外殼，天線外殼和底座，為什么要設計一個底座，是為了以后方便移植到別的產品上去，能夠實現更多的DIY結合。

3.設計

硬件部分的設計沒有什么可講的，因為采用的是野火提供的模塊和開發板，主要講軟件設計和結構設計，先來講一下難度不高的結構設計。

3.1結構設計

以前做比賽都是裸板，整體效果看起來不好，而且操作的時候容易對裸露的板子造成一定的破壞。所以這次項目我加上了結構設計，第一是為了更好的封裝板子，第二也是為了讓項目能夠更加具備產品的樣子。

整個設計中我覺得設計的比較有意思的部分就是天線部分，因為有時候天線是需要設置成不同的角度，有些角度信號會更強，所以我設計的時候，特意讓天線部分是可以運動的。由于Linux板子發熱都是比較大的，我的3D材料又不是金屬，所以我設計的通氣柵格，讓結構內部更好與外部的空氣進行流通。

這個是3D打印機打印外殼的過程。

這張就是組裝好之后的成品了。

特意設計成像哨兵的模樣，所以給這次項目的名稱就叫做【現代化無線哨兵】

3.2軟件設計

現在來講軟件設計，這部分我就不貼代碼了，純理論講一下整體射界思路吧~

首先第一步就是獲取攝像頭的圖像，一開始我想用OpenCV中的函數獲取攝像頭圖像，但是不太可行（一直提示找不到攝像頭），后面我就改用QT的函數獲取攝像頭的圖像，能正常獲取但是要安裝一些模塊。

攝像頭數據能夠正常獲取之后，就需要把圖像數據傳入RKNN模型，讓其進行識別并數據，這里就需要用到例程了，我將例程移植到我的工程中，要打開訓練好的模型，同時還要對攝像頭的圖像進行處理，因為訓練好的YOLOV5模型，只能識別640x640的圖像，所以我把攝像頭圖像輸出為640x640，然后再傳入RKNN模型中去進行識別。

能夠正常識別之后，剩下的就沒有太多的技術難度了，首先就是設計報警模式，全屏報警和區域報警，區域報警當設置的報警源進入某個區域的時候就產生報警，這個區域可以通過OpenCV進行顯示。

剩下的就是報警顯示和聲音了，聲音通過文字轉語音工具生成，報警音是在網上找的一個，根據報警源選擇對應的聲音進行報警即可。

檢測到兩量車，并選擇第一輛車。

添加車輛進入視野報警，目前已產生報警。

檢測到貓。

檢測到狗。

檢測到人。

檢測到筆記本電腦。

檢測到人和手提包，多對象檢測。

人進入區域內的報警。

4.結論

這是我第一個在Linux上做的項目，讓我對Linux有了更多的了解，之前都是紙上談兵，沒有實際的項目經驗，這次項目讓我收獲了不少，后續我也會在魯班貓上繼續開發一些有趣的項目，如果想看這個項目的更多視頻可以去硬聲APP上搜索【二哲科技】進行觀看！