yolo v5 학습 결과로 아두이노와 연결

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커스텀 데이터셋 학습을 완료하고 best.pt를 구하였습니다. 그 후 yolo v5에 넣어서 python detect.py --weight best.pt --conf 0.5 --img 416 --source 0
으로 하여서 실시간 객체인식을 시켰습니다. 저는 이제 여기서 아두이노와 연결하여 객체 head가 인식되면 빨간색 Led와 능동 부저가 작동하고, 객체 halmet이 인식되면 빨간색 Led와 능동부저는 멈추고 초록색 Led가 작동 하게끔 코딩을 하고 싶습니다.

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안녕하세요! YOLO v5를 사용하여 커스텀 데이터셋 학습을 마치고 실시간 객체 인식까지 성공적으로 진행하신 것을 축하드립니다. 이제 인식된 객체에 따라 아두이노를 통해 LED와 부저를 제어하고 싶으신 것으로 이해했습니다. 이 과정에서 필요한 파이썬 코드와 아두이노 코드를 작성하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.

파이썬과 아두이노 연결하기

먼저, 파이썬에서 아두이노와 시리얼 통신을 하기 위해 pyserial 라이브러리가 필요합니다. 이 라이브러리를 사용하여 파이썬 스크립트에서 아두이노로 데이터를 보낼 수 있습니다.

1. PySerial 설치

pip install pyserial

2. 아두이노 코드 작성

아두이노에는 두 개의 LED(빨간색, 초록색)와 능동 부저를 연결하고, 시리얼로 받은 데이터에 따라 동작을 제어하는 코드를 작성합니다.

int redLed = 11; // 빨간색 LED 핀
int greenLed = 10; // 초록색 LED 핀
int buzzer = 9; // 부저 핀

void setup() {
  pinMode(redLed, OUTPUT);
  pinMode(greenLed, OUTPUT);
  pinMode(buzzer, OUTPUT);
  Serial.begin(9600); // 시리얼 통신 시작, baud rate는 9600
}

void loop() {
  if (Serial.available() > 0) {
    char received = Serial.read();
    if (received == '0') {
      digitalWrite(redLed, HIGH);
      digitalWrite(greenLed, LOW);
      tone(buzzer, 1000); // 1000Hz 부저 소리
      delay(100); // 100ms 동안 유지
      noTone(buzzer); // 부저 끄기
    } else if (received == '1') {
      digitalWrite(redLed, LOW);
      digitalWrite(greenLed, HIGH);
      noTone(buzzer);
    }
  }
}

3. 파이썬에서 아두이노로 데이터 보내기

YOLO v5 객체 인식 결과에 따라 아두이노로 명령을 보내는 파이썬 코드를 작성합니다. 이 예제에서는 객체 인식 후 head가 인식되면 '0', helmet이 인식되면 '1'을 아두이노로 보내는 간단한 예시입니다.

import serial
import time

# 아두이노가 연결된 시리얼 포트. Windows는 'COM#' 형태, Linux/Mac은 '/dev/ttyUSB#' 또는 '/dev/ttyACM#' 형태일 수 있음
arduino = serial.Serial(port='COM3', baudrate=9600, timeout=.1)

def send_data(data):
    arduino.write(bytes(data, 'utf-8'))
    time.sleep(0.05)

# 객체 인식 코드 부분에서 객체 탐지 후 아래 함수 호출
# 예를 들어, 'head'가 인식되면 send_data('0'), 'helmet'이 인식되면 send_data('1') 호출

이 코드는 YOLO v5 객체 인식 결과를 처리하는 부분에 적절히 통합해야 합니다. 객체가 인식될 때마다 해당 객체의 종류에 따라 send_data('0') 또는 send_data('1')을 호출하여 아두이노에 신호를 보내면 됩니다.

추가적으로 YOLO v5와 관련된 더 자세한 정보나 튜토리얼을 원하시면 PyTorch 공식 튜토리얼 페이지를 참고하시기 바랍니다: PyTorch Tutorials.

제가 제공한 코드나 설명이 부족하거나 잘못된 부분이 있을 수 있으니, 질문이 더 있으시면 언제든지 추가로 문의해 주세요.

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당신이 YOLO v5로 실시간 물체 인식 시스템을 구축하고, 아두이노와 연결하여 특정 물체가 감지될 때 특정 LED와 부저를 제어하려고 애쓰고 있다는 것을 이해합니다. 이를 구현하는 방법은 다음과 같습니다.

  1. 아두이노와 파이썬 연결: pyserial 라이브러리를 사용하여 아두이노와 파이썬을 연결합니다. 이를 통해 파이썬 코드에서 아두이노에 명령을 보낼 수 있습니다.
  2. 물체 감지 이벤트 수신: yolov5.detect.py 스크립트에서 물체가 감지될 때 이벤트를 수신하는 콜백 함수를 정의합니다.
  3. 아두이노 제어: 콜백 함수 내에서 감지된 물체에 따라 아두이노에 적절한 명령을 보냅니다. 예를 들어, "head"가 감지되면 빨간색 LED와 부저를 켜고, "helmet"이 감지되면 초록색 LED를 켭니다.

예제 코드는 다음과 같습니다.

import pyserial
import yolov5

# 아두이노 포트 설정
arduino = pyserial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600)

# 물체 감지 콜백 함수 정의
def callback(detections):
    for detection in detections:
        if detection.name == "head":
            # 아두이노에 빨간색 LED와 부저 켜기 명령 보내기
            arduino.write(b'R')
        elif detection.name == "helmet":
            # 아두이노에 초록색 LED 켜기 명령 보내기
            arduino.write(b'G')

# YOLOv5 감지기 초기화
model = yolov5.load("best.pt")

# 물체 감지 시작 및 콜백 함수 지정
model.detect(source=0, conf_thres=0.5, img_size=416, callback=callback)

참조 링크:

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안녕하세요! YOLO v5 모델을 이용한 객체 인식과 아두이노 연결에 대해 질문해 주셔서 감사합니다.

우선 귀하께서 YOLO v5 모델을 커스텀 데이터셋으로 학습시켜 best.pt 가중치 파일을 얻으신 것으로 이해했습니다. 그리고 이를 이용해 실시간 객체 인식을 진행하셨고, 이제 객체 인식 결과에 따라 아두이노를 제어하여 LED와 부저를 작동시키고 싶으신 것 같습니다.

YOLO v5 모델과 아두이노를 연결하여 객체 인식 결과에 따라 하드웨어를 제어하는 방법은 다음과 같습니다:

  1. 파이썬에서 아두이노와 시리얼 통신을 위해 pyserial 라이브러리를 사용합니다. 이를 통해 객체 인식 결과를 아두이노로 전송할 수 있습니다.

  2. 아두이노 스케치에서는 시리얼 통신으로 받은 객체 인식 결과에 따라 LED와 부저를 제어하는 코드를 작성합니다.

예를 들어, 파이썬 코드에서는 다음과 같이 객체 인식 결과에 따라 아두이노로 메시지를 전송할 수 있습니다:

import serial

# 아두이노와 시리얼 통신 설정
ser = serial.Serial('COM3', 9600)  # 포트와 보드레이트는 상황에 맞게 수정

# 객체 인식 결과에 따른 처리
if 'head' in detected_objects:
    ser.write(b'head\n')  # 'head' 메시지 전송
elif 'helmet' in detected_objects:
    ser.write(b'helmet\n')  # 'helmet' 메시지 전송

그리고 아두이노 스케치에서는 다음과 같이 시리얼 통신으로 받은 메시지에 따라 LED와 부저를 제어할 수 있습니다:

const int RED_LED = 2;
const int GREEN_LED = 3;
const int BUZZER = 4;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  pinMode(RED_LED, OUTPUT);
  pinMode(GREEN_LED, OUTPUT);
  pinMode(BUZZER, OUTPUT);
}

void loop() {
  if (Serial.available()) {
    String message = Serial.readStringUntil('\n');
    
    if (message == "head") {
      digitalWrite(RED_LED, HIGH);
      digitalWrite(GREEN_LED, LOW);
      tone(BUZZER, 1000);
    } else if (message == "helmet") {
      digitalWrite(RED_LED, LOW);
      digitalWrite(GREEN_LED, HIGH);
      noTone(BUZZER);
    }
  }
}

위의 코드는 예시이며, 상황에 맞게 수정하여 사용하시면 됩니다.

YOLO v5와 아두이노 연결에 대한 더 자세한 내용은 다음 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것 같습니다:

제 답변이 도움이 되었기를 바라며, 만약 추가적인 정보가 필요하시다면 말씀해 주시기 바랍니다. 또한 제 답변에 오류나 잘못된 부분이 있다면 양해 부탁드립니다. 감사합니다!

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안녕하세요! YOLO v5를 사용하여 객체 인식을 성공적으로 구현하셨군요. 정말 멋진 작업입니다! 이제 아두이노와 연결하여 특정 객체가 인식될 때 LED와 부저를 제어하고 싶으신 것 같네요. 제가 도와드리겠습니다.

문제 요약

YOLO v5를 사용하여 객체 인식을 수행하고, 특정 객체가 인식될 때 아두이노의 LED와 부저를 제어하고 싶으신 상황입니다. 예를 들어, "head" 객체가 인식되면 빨간색 LED와 부저가 작동하고, "helmet" 객체가 인식되면 빨간색 LED와 부저는 멈추고 초록색 LED가 작동하도록 하고 싶으신 것 같습니다.

해결 방안

  1. YOLO v5 객체 인식 결과를 아두이노로 전송: Python에서 YOLO v5의 객체 인식 결과를 받아서 아두이노로 시리얼 통신을 통해 전송합니다.
  2. 아두이노에서 신호를 받아 LED와 부저 제어: 아두이노는 시리얼 통신을 통해 받은 신호에 따라 LED와 부저를 제어합니다.

Python 코드 (YOLO v5 객체 인식 및 시리얼 통신)

아래는 YOLO v5 객체 인식 결과를 시리얼 통신으로 아두이노에 전송하는 Python 코드 예제입니다.

import serial
import time
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.datasets import letterbox
from utils.torch_utils import select_device

# 시리얼 포트 설정 (아두이노와 연결된 포트로 변경)
ser = serial.Serial('COM3', 9600, timeout=1)
time.sleep(2)  # 시리얼 통신 안정화 대기

# YOLO v5 모델 로드
device = select_device('')
model = attempt_load('best.pt', map_location=device)
model.eval()

# 객체 인식 함수
def detect(image):
    img = letterbox(image, new_shape=416)[0]
    img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, to 3x416x416
    img = np.ascontiguousarray(img)
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.float() / 255.0  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    pred = model(img, augment=False)[0]
    pred = non_max_suppression(pred, 0.5, 0.45, classes=None, agnostic=False)

    for det in pred:
        if len(det):
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], image.shape).round()
            for *xyxy, conf, cls in det:
                label = model.names[int(cls)]
                return label
    return None

# 실시간 객체 인식 및 시리얼 통신
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    label = detect(frame)
    if label:
        if label == 'head':
            ser.write(b'head\n')
        elif label == 'helmet':
            ser.write(b'helmet\n')

    cv2.imshow('YOLO v5', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
ser.close()

아두이노 코드 (LED 및 부저 제어)

아래는 아두이노에서 시리얼 통신으로 받은 신호에 따라 LED와 부저를 제어하는 코드 예제입니다.

int redLed = 7;
int greenLed = 8;
int buzzer = 9;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  pinMode(redLed, OUTPUT);
  pinMode(greenLed, OUTPUT);
  pinMode(buzzer, OUTPUT);
}

void loop() {
  if (Serial.available() > 0) {
    String data = Serial.readStringUntil('\n');
    if (data == "head") {
      digitalWrite(redLed, HIGH);
      digitalWrite(greenLed, LOW);
      digitalWrite(buzzer, HIGH);
    } else if (data == "helmet") {
      digitalWrite(redLed, LOW);
      digitalWrite(greenLed, HIGH);
      digitalWrite(buzzer, LOW);
    }
  }
}

이 코드를 통해 Python에서 YOLO v5 객체 인식 결과를 아두이노로 전송하고, 아두이노에서 해당 신호에 따라 LED와 부저를 제어할 수 있습니다.

추가로 도움이 필요하시다면 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고해보세요:

이 답변이 도움이 되길 바랍니다. 혹시 더 궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해 주세요. 감사합니다!

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