树莓派4b红外检测

2024-05-09 06:12
文章标签 检测 树莓 红外 4b

本文主要是介绍树莓派4b红外检测,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 1.红外检测连接图

2.红外检测工作原理 

红外传感器的工作原理类似于物体检测传感器。该传感器包括一个红外LED和一个红外光电二极管,因此通过将这两者结合起来,可以形成一个光耦合器。

红外LED是一种发射红外辐射的发射器。该LED看起来与标准LED相似,并且由此产生的辐射对人眼是不可见的。红外接收器主要使用红外发射器检测辐射。这些红外接收器以光电二极管形式提供。红外光电二极管与普通光电二极管不同,因为它们仅检测红外辐射。红外接收器的种类主要根据电压、波长、封装等不同而存在。

一旦它被用作红外发射器和接收器的组合,那么接收器的波长必须等于发射器。这里的发射器是红外LED,而接收器是红外光电二极管。红外光电二极管响应通过红外LED产生的红外光。光电二极管的电阻和输出电压的变化与获得的红外光成正比。

 3.源代码 

import RPi.GPIO as GPIO
import time
GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
GPIO.setup(23,GPIO.OUT)
GPIO.setup(12,GPIO.IN)
num = 0
def led(): #led闪烁GPIO.output(23, 0)time.sleep(0.5)GPIO.output(23, 1)time.sleep(0.5)GPIO.output(23, 0)
try:while True:while GPIO.input(12):num+=1print("通过%s人"%num)led()time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:GPIO.cleanup();

 

这篇关于树莓派4b红外检测的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/972604

相关文章

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

让树莓派智能语音助手实现定时提醒功能

最初的时候是想直接在rasa 的chatbot上实现,因为rasa本身是带有remindschedule模块的。不过经过一番折腾后,忽然发现,chatbot上实现的定时,语音助手不一定会有响应。因为,我目前语音助手的代码设置了长时间无应答会结束对话,这样一来,chatbot定时提醒的触发就不会被语音助手获悉。那怎么让语音助手也具有定时提醒功能呢? 我最后选择的方法是用threading.Time

4B参数秒杀GPT-3.5:MiniCPM 3.0惊艳登场!

​ 面壁智能 在 AI 的世界里,总有那么几个时刻让人惊叹不已。面壁智能推出的 MiniCPM 3.0,这个仅有4B参数的"小钢炮",正在以惊人的实力挑战着 GPT-3.5 这个曾经的AI巨人。 MiniCPM 3.0 MiniCPM 3.0 MiniCPM 3.0 目前的主要功能有: 长上下文功能:原生支持 32k 上下文长度,性能完美。我们引入了

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

基于 YOLOv5 的积水检测系统:打造高效智能的智慧城市应用

在城市发展中,积水问题日益严重,特别是在大雨过后,积水往往会影响交通甚至威胁人们的安全。通过现代计算机视觉技术,我们能够智能化地检测和识别积水区域,减少潜在危险。本文将介绍如何使用 YOLOv5 和 PyQt5 搭建一个积水检测系统,结合深度学习和直观的图形界面,为用户提供高效的解决方案。 源码地址: PyQt5+YoloV5 实现积水检测系统 预览: 项目背景

JavaFX应用更新检测功能(在线自动更新方案)

JavaFX开发的桌面应用属于C端,一般来说需要版本检测和自动更新功能,这里记录一下一种版本检测和自动更新的方法。 1. 整体方案 JavaFX.应用版本检测、自动更新主要涉及一下步骤: 读取本地应用版本拉取远程版本并比较两个版本如果需要升级,那么拉取更新历史弹出升级控制窗口用户选择升级时,拉取升级包解压,重启应用用户选择忽略时,本地版本标志为忽略版本用户选择取消时,隐藏升级控制窗口 2.

树莓派5_opencv笔记27:Opencv录制视频(无声音)

今日继续学习树莓派5 8G:(Raspberry Pi,简称RPi或RasPi)  本人所用树莓派5 装载的系统与版本如下:  版本可用命令 (lsb_release -a) 查询: Opencv 与 python 版本如下: 今天就水一篇文章,用树莓派摄像头,Opencv录制一段视频保存在指定目录... 文章提供测试代码讲解,整体代码贴出、测试效果图 目录 阶段一:录制一段

[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别

数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):2757 标注数量(xml文件个数):2757 标注数量(txt文件个数):2757 标注类别数:4 标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sickle cell"] 每个类别标注的框数:

Temu官方宣导务必将所有的点位材料进行检测-RSL资质检测

关于饰品类产品合规问题宣导: 产品法规RSL要求 RSL测试是根据REACH法规及附录17的要求进行测试。REACH法规是欧洲一项重要的法规,其中包含许多对化学物质进行限制的规定和高度关注物质。 为了确保珠宝首饰的安全性,欧盟REACH法规规定,珠宝首饰上架各大电商平台前必须进行RSLReport(欧盟禁限用化学物质检测报告)资质认证,以确保产品不含对人体有害的化学物质。 RSL-铅,

YOLOv8/v10+DeepSORT多目标车辆跟踪(车辆检测/跟踪/车辆计数/测速/禁停区域/绘制进出线/绘制禁停区域/车道车辆统计)

01:YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪 该项目利用YOLOv8作为目标检测模型,DeepSort用于多目标跟踪。YOLOv8负责从视频帧中检测出车辆的位置,而DeepSort则负责关联这些检测结果,从而实现车辆的持续跟踪。这种组合使得系统能够在视频流中准确地识别并跟随特定车辆。 02:YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪 + 任意绘制进出线 在此基础上增加了用户