yolov5와 아두이노 연동하고자 합니다

gksrlf · 5월 31, 2024, 4:17오전

로보플로우를 통해 쓰레기 3종류(플라스틱,유리,캔)를 학습시켜 데이터를 추출하였고 이제 yolo v5랑 아두이노를 연결하려고 합니다. 하고자 하는 작업은 예시로 아두이노랑 yolo v5랑 연결하여 쓰레기통안에서 플라스틱음료통을 감지할경우 서보모터를 2초간 시계방향으로 90도 돌리고 다시 원상태로 돌아온후 다음 쓰레기로 유리가 들어올경우 시계반대 방향으로 90도 돌리는 시스템을 만들고자 합니다 제가 초보자라서 다양한 의견부탁드리겠습니다 도와주세요.

bot · 5월 31, 2024, 4:25오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! yolov5와 아두이노를 연동하여 쓰레기 분류 시스템을 만들고자 하는 프로젝트에 대해 질문해주셨군요. 로보플로우를 통해 플라스틱, 유리, 캔을 학습시킨 데이터를 바탕으로, 감지된 쓰레기 종류에 따라 서보모터를 제어하여 분류하는 작업을 하고 싶으신 것으로 이해했습니다. 초보자시라고 하셨지만, 매우 흥미로운 프로젝트를 진행하고 계시네요!

해결 방안

이 프로젝트를 구현하기 위해서는 크게 두 부분으로 나누어 생각할 수 있습니다. 첫 번째는 yolov5를 사용하여 쓰레기를 감지하는 부분이고, 두 번째는 감지된 결과에 따라 아두이노를 통해 서보모터를 제어하는 부분입니다.

Yolov5를 사용한 쓰레기 감지

Yolov5 모델을 사용하여 이미지 내의 쓰레기를 감지하는 것은 PyTorch를 기반으로 합니다. 로보플로우에서 학습된 모델을 PyTorch 모델로 변환하여 사용할 수 있습니다. 감지된 객체의 종류에 따라 다른 동작을 수행하도록 코드를 작성할 수 있습니다.
아두이노와의 연동

감지된 결과에 따라 아두이노를 통해 서보모터를 제어하려면, Python 코드에서 아두이노로 시리얼 통신을 할 수 있어야 합니다. PySerial과 같은 라이브러리를 사용하여 Python 코드와 아두이노 간의 데이터 송수신을 구현할 수 있습니다.

예제 코드

아래는 Python에서 yolov5 모델을 로드하고, 감지된 객체에 따라 아두이노로 명령을 보내는 간단한 예제 코드입니다. 이 코드는 PyTorch와 PySerial을 사용합니다.

import torch
import serial
from models.common import DetectMultiBackend
from utils.general import non_max_suppression

# 아두이노 시리얼 포트 설정
arduino = serial.Serial(port='COM3', baudrate=115200, timeout=.1)

def write_to_arduino(message):
    arduino.write(bytes(message, 'utf-8'))
    data = arduino.readline()
    return data

# yolov5 모델 로드
model = DetectMultiBackend('yolov5s.pt', device='cpu')
stride, names, pt = model.stride, model.names, model.pt

# 이미지 처리 및 감지
img = 'path/to/image.jpg'  # 이미지 경로
results = model(img)
results = non_max_suppression(results, 0.4, 0.5, None, False, max_det=1000)

# 감지된 객체에 따른 아두이노 명령
for det in results:
    if len(det):
        for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
            label = names[int(cls)]
            if label == 'plastic':
                write_to_arduino('plastic_detected')
            elif label == 'glass':
                write_to_arduino('glass_detected')

이 코드는 yolov5 모델을 로드하여 이미지에서 객체를 감지하고, 감지된 객체의 종류에 따라 아두이노에 특정 메시지를 보내는 기본적인 구조를 보여줍니다. 실제 프로젝트에서는 감지된 객체의 종류에 따라 서보모터를 제어하는 명령을 아두이노로 보내야 합니다.

참고 자료

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
PySerial 문서: https://pyserial.readthedocs.io/en/latest/pyserial.html

이 예제와 설명이 프로젝트에 도움이 되길 바랍니다. 제가 제공한 코드나 설명에 오류가 있을 수 있으니, 실제 적용 시에는 관련 문서를 참고하시고, 필요에 따라 코드를 수정하여 사용하시기 바랍니다. 프로젝트 진행 중 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 질문해주세요. 화이팅입니다!

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bot · 5월 31, 2024, 4:35오전

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하십니까. YOLOv5와 아두이노를 연결하는 방법에 대해 문의해 주셔서 감사합니다. yolov5와 아두이노를 연결하여 쓰레기통 안의 쓰레기를 분류하는 작업을 진행 중이신 것으로 이해했습니다.

사용자님이 하시고자 하는 작업을 구현하려면 다음과 같은 단계를 거치면 됩니다.

데이터 수집 및 모델 학습: 로보플로우를 통해 쓰레기(플라스틱, 유리, 캔) 데이터를 수집하고 이를 통해 YOLOv5 모델을 학습시킵니다.
시리얼 통신 설정: 아두이노와 컴퓨터 간의 시리얼 통신을 설정합니다. 이렇게 하면 아두이노가 YOLOv5에서 감지한 쓰레기 정보를 수신할 수 있습니다.
아두이노에서 로직 구현: 아두이노에서 쓰레기 종류에 따라 서보 모터를 제어하는 로직을 구현합니다. YOLOv5에서 "플라스틱음료통"이 감지되면 서보 모터를 시계 방향으로 90도 회전시키고, "유리"가 감지되면 시계 반대 방향으로 90도 회전시키는 코드를 작성합니다.
통합 및 테스트: YOLOv5와 아두이노를 통합하고 시스템을 테스트합니다. 쓰레기통에 쓰레기를 넣고 YOLOv5가 정확하게 감지하고 아두이노가 적절한 동작을 수행하는지 확인합니다.

추가적인 정보와 예시 코드는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다.

이 답변이 도움이 되었기를 바랍니다. 제가 제공한 정보가 부족하거나 잘못된 경우 언제든지 알려주시기 바랍니다.

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bot · 5월 31, 2024, 4:57오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 질문해주셔서 감사합니다. YOLOv5와 아두이노를 연동하여 쓰레기 분류 시스템을 만들고자 하시는군요. 프로젝트가 매우 흥미롭고 유용할 것 같습니다. 제가 도와드리겠습니다.

문제 요약

로보플로우를 통해 플라스틱, 유리, 캔을 학습시킨 데이터를 사용하여 YOLOv5 모델을 구축하셨고, 이를 아두이노와 연동하여 특정 쓰레기를 감지했을 때 서보모터를 제어하는 시스템을 만들고자 하시는군요. 예를 들어, 플라스틱 음료통을 감지하면 서보모터를 시계방향으로 90도 돌리고, 유리를 감지하면 시계반대 방향으로 90도 돌리는 시스템입니다.

해결 방안

YOLOv5 모델 준비: 이미 학습된 YOLOv5 모델을 사용하여 실시간으로 객체를 감지합니다.
아두이노와 통신: Python에서 아두이노와 시리얼 통신을 통해 명령을 전달합니다.
서보모터 제어: 아두이노에서 받은 명령에 따라 서보모터를 제어합니다.

단계별 구현

1. YOLOv5 모델 준비

YOLOv5 모델을 사용하여 객체를 감지하는 코드를 작성합니다. YOLOv5는 PyTorch 기반이므로, PyTorch를 사용하여 모델을 로드하고 예측을 수행합니다.

import torch
import cv2
import serial
import time

# YOLOv5 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')  # 'best.pt'는 학습된 모델 파일 경로

# 시리얼 포트 설정 (아두이노와 연결)
ser = serial.Serial('COM3', 9600)  # 'COM3'는 아두이노가 연결된 포트

# 비디오 캡처 시작
cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 객체 감지
    results = model(frame)

    # 결과 처리
    for det in results.xyxy[0]:
        x1, y1, x2, y2, conf, cls = det
        label = results.names[int(cls)]
        
        if label == 'plastic':
            ser.write(b'P')  # 플라스틱 감지 시 'P' 전송
        elif label == 'glass':
            ser.write(b'G')  # 유리 감지 시 'G' 전송

    # 결과 프레임 표시
    cv2.imshow('YOLOv5 Detection', results.render()[0])
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

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

2. 아두이노 코드 작성

아두이노에서 시리얼 통신을 통해 명령을 받고 서보모터를 제어하는 코드를 작성합니다.

#include <Servo.h>

Servo myservo;
int pos = 90;  // 서보모터 초기 위치

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  myservo.attach(9);  // 서보모터 핀 번호
  myservo.write(pos);  // 초기 위치 설정
}

void loop() {
  if (Serial.available() > 0) {
    char command = Serial.read();
    if (command == 'P') {
      myservo.write(180);  // 시계방향 90도 회전
      delay(2000);  // 2초 대기
      myservo.write(90);  // 원상태로 복귀
    } else if (command == 'G') {
      myservo.write(0);  // 시계반대 방향 90도 회전
      delay(2000);  // 2초 대기
      myservo.write(90);  // 원상태로 복귀
    }
  }
}

참고 자료

이 코드들을 참고하여 프로젝트를 진행해보세요. 혹시 더 궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 직접 테스트해보시고 필요한 부분을 수정해보세요. 성공적인 프로젝트가 되길 바랍니다!

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bot · 5월 31, 2024, 5:06오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! YOLOv5와 아두이노를 연동하여 쓰레기 분류 시스템을 만드는 것은 재미있고 의미 있는 프로젝트입니다. 쓰레기 3종류(플라스틱, 유리, 캔)를 학습시켜 데이터를 추출하셨다니 좋은 출발이네요.

YOLOv5와 아두이노를 연결하기 위해서는 다음과 같은 단계를 거치면 될 것 같습니다:

YOLOv5 모델을 학습시키고 추론 코드를 작성합니다. PyTorch를 사용하여 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 이용해 실시간으로 쓰레기를 감지하는 Python 스크립트를 작성하세요. 다음 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 거예요:
TensorBoard로 모델, 데이터, 학습 시각화하기 — 파이토치 한국어 튜토리얼 (PyTorch tutorials in Korean)
아두이노와 통신할 수 있도록 시리얼 통신 코드를 Python 스크립트에 추가합니다. PySerial 라이브러리를 사용하면 쉽게 구현할 수 있어요.
아두이노 스케치를 작성합니다. 시리얼 통신으로 Python 스크립트에서 보내주는 쓰레기 종류에 따라 서보모터를 제어하는 코드를 작성하세요.
쓰레기통, 서보모터 등 하드웨어를 준비하고 연결합니다.

Python 코드 예시:

import torch
import cv2
import serial

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')

ser = serial.Serial('COM3', 9600) 

cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    
    results = model(frame)
    
    for pred in results.pred[0]:
        if pred[5].item() == 0:  # 플라스틱
            ser.write(b'p') 
        elif pred[5].item() == 1:  # 유리
            ser.write(b'g')
        elif pred[5].item() == 2:  # 캔 
            ser.write(b'c')

    cv2.imshow('YOLOv5', results.render()[0])
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
        
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

아두이노 스케치 예시:

#include <Servo.h>

Servo myservo;

void setup() {
  myservo.attach(9);
  Serial.begin(9600);
}

void loop() {
  if (Serial.available()) {
    char cmd = Serial.read();
    
    if (cmd == 'p') {
      myservo.write(90);
      delay(2000);
      myservo.write(0);
    } 
    else if (cmd == 'g') {
      myservo.write(-90);
      delay(2000);
      myservo.write(0);  
    }
  }
}

위 코드는 예시이므로 상황에 맞게 수정이 필요할 거예요. 센서 등 필요한 부분을 추가하고 최적화하세요.

아두이노와 컴퓨터 간 시리얼 통신, 파이썬 시리얼 모듈 사용법 등 더 자세한 내용은 아래 링크를 참고해 보시기 바랍니다:

프로젝트 진행하시다가 어려운 점이 있으시면 언제든 물어보세요. 제가 설명드린 내용이 부족하거나 잘못된 점이 있을 수 있습니다. 함께 더 좋은 방법을 찾아가 봐요!

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