해피레포트 - [졸업 논문] 라즈베리파이를 이용한 독거노인 고독사 방지 장치

카테고리 : 레포트 > 공학,기술계열 파일이름 :+캡스톤디자인2_최종보고서.hwp 문서분량 : 60 page 등록인 : tjr6155 문서뷰어 : 한글뷰어프로그램 등록/수정일 : 21.04.17 / 21.04.17 구매평가 : 다운로드수 : 0 판매가격 : 8,000 원

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보고서설명
라즈베리파이를 활용해 각종센서(적외선 인체감지, flex, 초음파, 열화상 카메라 등)를 사용해 독거노인의 비접촉, 무자각 방식을 통해 신체 데이터를 측정하여 건강상태 이상 유무를 확인하고 이상 문제 발생시 빠르게 대처하는 시스템 제작

본문일부/목차
1. 서론 2. 시장분석 적용사례. 금산구청 스마트 플러그 서비스 3. 이론적배경 가. 적외선 인체감지(PIR) 센서 나. flex 센서 다. 초음파 센서 및 화장실 사용 라. 열화상 카메라 마. OpenCV 라이브러리 바 SMS API 사. MQTT 4. 연구개요 가. 연구목적 나. 기대효과 다. 연구방법 라. 팀구성원 역할 마. 연구 내용 PART1. 움직임 감지 냉장고/화장실 사용 측정 PART2. 사람인식, 열감지, 문자전송 PART3. 앱 어플리케이션 PART4. 외형설계 5. 결론 6. 토의 및 고찰 7. 참고 문헌// /// 1. 인체감지센서, flex센서, 초음파센서를 통해 데이터를 받아오는 통합 파트 2. 열화상 카메라를 통해 인체감지와 열(체온) 데이터를 받아오는 파트 3. 안드로이드 스튜디오를 통해 앱을 개발하여 센서와 통신할 수 있는 파트 4. 라즈베리파이와 센서를 고정할 수 있도록 케이싱 하는 파트 가. 연구목적 1) 독거노인 고독사 관련 문제를 고찰하고 현재 나와있는 정부 지원 독거노인 돌봄 서비스의 문제점을 파악한 뒤 이를 보안하는 시제품을 완성하고자 한다. 2) 독거노인 집 안에 실시간으로 움직임과 얼굴 인식을 활용한 체온 측정 시스템을 구축하여 보다 정확한 생체정보를 제공하여 위급상황 판단여부 결정과 생사확인이 가능하도록 한다. 3) 냉장고 사용횟수, 화장실 이용횟수를 측정·분석하여 해당 독거노인에 대한 움직임의 정보의 정확성을 높일 뿐만 아니라 생활패턴을 파악해 간단한 건강 상태 확인과 생활 패턴이 평소와 이상한 점을 감지할수 있도록 한다. 4) 독거노인의 보호자에게 현재 상태에 대한 정보를 어플리케이션을 통해 볼 수 있도록 하여 더 효과적이고 편리한 접근성을 제공한다. 5) 경고, 위급 상황이라고 판단될 때 앱 Push와 보호자에게 SMS 알림 서비스를 통한 알림 서비스를 제공한다. --------- import gspread from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials scope = [ https://spreadsheetsm/feeds, https://www.gooom//drive, ] credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name (/home/pi/gifted-proxy-280e1.json, scope) gc = gspread.authorize(credentials) spreadsheet_url = https://docs.gooheets/dF8YNiDzEo/edit#gid=0 doc = gc.open_by_url(spreadsheet_url) worksheet = doc.worksheet(sheet1) --------------------------- 중간 생략 ---------------------------- #interval 10min/reset if (t.tm_min==0 or t.tm_min==10 or t.tm_min==20 or t.tm_min==30 or t.tm_min==40 or t.tm_min==50) and t.tm_sec==20 : worksheet.append_row(["%dmin count" %(t.tm_min), t.tm_hour, t.tm_min, min_count]) ------------ #얼굴이 1개라도 잡혔다면 if len(faces) >0: client3.publish("liv","1") #얼굴 인식된 위치 및 크기 얻기 x,y,w,h = faces[0] #인식된 위치및 크기를 TrackingROI에 저장 TrackingROI = (x,y,w,h) #인식된 얼굴 표시 cv2.rectangle(lepton_buf_big,(x,y),(x+w,y +h),(0,255,0),3, 4, 0) #추적 상태를 추적 초기화로 변경 TrackingState = TRACKING_STATE_INIT print(det w : %d % w +h : %d % h)

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