【实战项目】鲁班猫创意氛围赛：现代化无线哨兵

1.介绍

该项目主要由鲁班猫ZeroW为核心，OV8588摄像头为图像采集设备，采用QT框架作为软件界面，采用RKNN中的YOLOV5作为图像识别模型。

2.整体框架

此次项目我不仅用上了硬件设计和软件设计，还用上了结构设计，让其更加附有哨兵的样子。

2.1硬件框架

2.2软件框架

2.3结构框架

结构主要由四部分组成，鲁班猫ZeroW的外壳，摄像头外壳，天线外壳和底座，为什么要设计一个底座，是为了以后方便移植到别的产品上去，能够实现更多的DIY结合。

3.设计

硬件部分的设计没有什么可讲的，因为采用的是野火提供的模块和开发板，主要讲软件设计和结构设计，先来讲一下难度不高的结构设计。

3.1结构设计

以前做比赛都是裸板，整体效果看起来不好，而且操作的时候容易对裸露的板子造成一定的破坏。所以这次项目我加上了结构设计，第一是为了更好的封装板子，第二也是为了让项目能够更加具备产品的样子。

整个设计中我觉得设计的比较有意思的部分就是天线部分，因为有时候天线是需要设置成不同的角度，有些角度信号会更强，所以我设计的时候，特意让天线部分是可以运动的。由于Linux板子发热都是比较大的，我的3D材料又不是金属，所以我设计的通气栅格，让结构内部更好与外部的空气进行流通。

这个是3D打印机打印外壳的过程。

这张就是组装好之后的成品了。

特意设计成像哨兵的模样，所以给这次项目的名称就叫做【现代化无线哨兵】

3.2软件设计

现在来讲软件设计，这部分我就不贴代码了，纯理论讲一下整体射界思路吧~

首先第一步就是获取摄像头的图像，一开始我想用OpenCV中的函数获取摄像头图像，但是不太可行（一直提示找不到摄像头），后面我就改用QT的函数获取摄像头的图像，能正常获取但是要安装一些模块。

摄像头数据能够正常获取之后，就需要把图像数据传入RKNN模型，让其进行识别并数据，这里就需要用到例程了，我将例程移植到我的工程中，要打开训练好的模型，同时还要对摄像头的图像进行处理，因为训练好的YOLOV5模型，只能识别640x640的图像，所以我把摄像头图像输出为640x640，然后再传入RKNN模型中去进行识别。

能够正常识别之后，剩下的就没有太多的技术难度了，首先就是设计报警模式，全屏报警和区域报警，区域报警当设置的报警源进入某个区域的时候就产生报警，这个区域可以通过OpenCV进行显示。

剩下的就是报警显示和声音了，声音通过文字转语音工具生成，报警音是在网上找的一个，根据报警源选择对应的声音进行报警即可。

检测到两量车，并选择第一辆车。

添加车辆进入视野报警，目前已产生报警。

检测到猫。

检测到狗。

检测到人。

检测到笔记本电脑。

检测到人和手提包，多对象检测。

人进入区域内的报警。

4.结论

这是我第一个在Linux上做的项目，让我对Linux有了更多的了解，之前都是纸上谈兵，没有实际的项目经验，这次项目让我收获了不少，后续我也会在鲁班猫上继续开发一些有趣的项目，如果想看这个项目的更多视频可以去硬声APP上搜索【二哲科技】进行观看！

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原文标题：【实战项目】鲁班猫创意氛围赛：现代化无线哨兵

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