你的冰箱会编程？树莓派5打造AI制冷系统的疯狂实验

在这篇文章中，我们详细介绍了我们构建智能冰箱库存管理系统的旅程，该系统由Raspberry Pi 5和AI摄像头提供支持。使用安装在冰箱一侧的超声波传感器，我们的系统可以确定何时开始产品检测以及何时发送更新。通过我们定制的YOLOv8n模型(通过Roboflow导出为IMX500格式)，摄像机可以识别关键产品——奶酪、可乐、鸡蛋、番茄酱、牛奶、pittas和schnitzels——并根据它们在帧中的位置进行分类。生成的“进”和“出”列表通过带SocketIO的Flask服务器实时传输到React仪表板，帮助您了解哪些库存，哪些需要重新进货。

"井然有序的冰箱，是健康生活的第一步。"——匿名

简介

想象一下，打开你的冰箱，让一个人工智能系统立即告诉你什么是可用的，什么是缺失的。我们的项目通过使用传感器触发器自动跟踪冰箱库存。当超声波传感器检测到冰箱门在50厘米以内时，人工智能摄像头就会开始分析产品放置。或者，使用PIR运动传感器，摄像机在感应到运动时立即开始检测，并在静止5秒后发送更新。这种嵌入式AI和全栈开发的无缝集成，让库存管理变得毫不费力。

观看示例：

观察系统的运行，它会实时更新你的冰箱库存。

硬件设置

我们的配置利用了传感器和尖端人工智能的组合:

Raspberry Pi 5–加工中心。

AI摄像头模块——配备我们定制的YOLOv8n型号(出口到IMX500 ),用于检测奶酪、可乐、鸡蛋、番茄酱、牛奶、pittas和schnitzels等产品。

超声波传感器——安装在冰箱侧，测量到门的距离。当距离小于50厘米时，系统激活产品检测。

PIR运动传感器(备选)–当检测到运动时触发检测，并在5秒钟无运动后发送更新。

带SocketIO的Flask服务器–处理实时通信。

React仪表板–显示两个列表:当前在冰箱中的物品和已过期的物品(用于补货)。

连接示意图：

下面是我们的Fritzing图，说明传感器和摄像头的连接:

超声波传感器设置:

将传感器放在冰箱侧面，面向门。

传感器持续监控距离。如果门是关着的(50厘米)，系统开始捕捉帧进行分析。当门移开(> 50厘米)时，它触发更新传输。

PIR运动传感器设置(可选):

安装传感器，检测冰箱附近的运动。

运动检测时，摄像机开始产品识别。如果5秒钟内没有检测到任何运动，将发送库存更新。

如需详细布线，请查看我们的Fritzing图。

嵌入式深度学习和产品识别

我们系统的核心是一个使用定制训练的YOLOv8n网络的人工智能摄像机。该模型经过优化，并通过Roboflow导出为IMX500兼容格式，可识别我们的主要产品，并区分“进”一半(冰箱内)和“出”一半(被移除或缺失)的产品。

产品识别逻辑代码片段

importcv2importnumpyasnp# Load the custom product detection model (YOLOv8n exported to IMX500)model = load_model('path_to_imx500_model')defdetect_products(frame): # Preprocess the frame for the model processed_frame = preprocess_frame(frame) # Run inference detections = model(processed_frame) # Parse detections and categorize into 'in' and 'out' in_products = [] out_products = [] fordetindetections: label = det['label'] x, y, w, h = det['bbox'] # Assume the frame is split vertically: left half is "IN", right half is "OUT" ifx + w /2< frame.shape[1] // 2:            in_products.append(label)        else:            out_products.append(label)    return in_products, out_products# Helper functions: preprocess_frame() and load_model() are implemented elsewhere.

传感器集成和socket通信

超声波传感器逻辑

超声波传感器测量传感器和冰箱门之间的距离。当门在50厘米以内时，系统开始捕捉产品检测帧。一旦门移开(距离超过50厘米)，累积的“进”和“出”列表被发送到服务器。

importtimeimportsocketio# Initialize SocketIO clientsio = socketio.Client()sio.connect('http://your-ngrok-url')THRESHOLD =50 # Distance threshold in cmdefread_ultrasonic_sensor(): # Simulated sensor reading; replace with actual sensor logic. returnget_distance()defsensor_loop(): detecting =False in_list = [] out_list = [] whileTrue: distance = read_ultrasonic_sensor() ifdistance < THRESHOLD and not detecting:            print("Fridge door detected! Starting inventory check...")            detecting = True            # Capture frame for product detection (simulate camera capture)            frame = capture_frame()  # Replace with actual camera capture logic            in_list, out_list = detect_products(frame)        elif distance >= THRESHOLDanddetecting: print("Fridge door closed. Sending inventory data to server.") sio.emit('inventory_update', {'in': in_list,'out': out_list}) detecting =False in_list, out_list = [], [] time.sleep(0.5) # Adjust sensor polling interval# Run sensor_loop() on the Raspberry Pi to continuously monitor door status.

PIR运动传感器(替代)逻辑

对于使用PIR传感器的环境，摄像机在运动检测时激活，如果5秒内没有检测到运动，则发送库存更新。

defpir_sensor_loop(): detecting =False last_motion_time = time.time() in_list = [] out_list = [] whileTrue: motion_detected = read_pir_sensor() # Replace with actual sensor reading logic ifmotion_detected: last_motion_time = time.time() ifnotdetecting: print("Motion detected! Initiating product recognition...") detecting =True frame = capture_frame() # Capture frame using the AI camera in_list, out_list = detect_products(frame) elifdetectingand(time.time() - last_motion_time) >5: print("No motion for 5 seconds. Transmitting inventory update.") sio.emit('inventory_update', {'in': in_list,'out': out_list}) detecting =False in_list, out_list = [], [] time.sleep(0.5)

Flask+SocketIO服务器

我们的Flask服务器接收这些实时库存更新，并将它们广播给所有连接的客户端，确保React仪表板显示最新的数据。

fromflaskimportFlaskfromflask_socketioimportSocketIOapp = Flask(__name__)socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins="*")@socketio.on('inventory_update')defhandle_inventory_update(data): print("Received inventory update:", data) # Broadcast the update to connected dashboard clients socketio.emit('dashboard_update', data)if__name__ =='__main__': socketio.run(app, host='0.0.0.0', port=5000)

全栈集成(React仪表盘)

实时数据管道从Raspberry Pi通过我们的Flask服务器(通过ngrok公开)流向React仪表板。仪表板显示两个列表:冰箱中的产品和已取出的产品(用于补货)。

React仪表板代码片段

importReact, { useEffect, useState }from"react";importiofrom"socket.io-client";constsocket =io("http://your-ngrok-url");constFridgeInventory= () => { const[inventory, setInventory] =useState({in: [],out: [] }); useEffect(() =>{ socket.on("dashboard_update",(data) =>{ setInventory(data); }); return() =>{ socket.off("dashboard_update"); }; }, []); return(

Fridge Inventoryh2>

In Fridgeh3>

{inventory.in.map((item, index) => ( {item}li> ))} ul> div>

Out for Restockingh3>

{inventory.out.map((item, index) => ( {item}li> ))} ul> div> div> );};exportdefaultFridgeInventory;

部署和故障排除

部署这样的边缘人工智能解决方案伴随着挑战:

传感器校准:

微调超声波传感器的阈值(50厘米)，并确保PIR传感器(如果使用)放置正确。

网络稳定性:

通过ngrok运行Flask服务器需要可靠的互联网连接。监控连接质量和延迟。

模型优化:

利用轻量级框架，并确保您的定制产品识别模型针对实时推理进行了优化。

记录和监控:

在传感器环路和服务器中实施可靠的日志记录，以快速诊断任何问题。

结论

该项目将嵌入式系统、深度学习和全栈开发结合在一起，创建了一个智能冰箱库存管理解决方案。有了Raspberry Pi 5，一个使用定制YOLOv8n模型的人工智能摄像头和传感器触发的检测，你可以自动跟踪你的冰箱里有什么，什么需要重新进货-所有这些都是实时的。

准备好让你的厨房自动化了吗？分叉我们的存储库，设置您的Raspberry Pi，并开始以前所未有的方式管理您的冰箱库存。祝您愉快，享受更智能、更有条理的厨房！

如有任何问题或反馈，请随时联系我们的GitHub知识库或在上面提出问题。

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