チャ輪眼

自転車に取り付けるドライブレコーダー

イメージ図

Raspberry pi4
Pi camera
バッテリー

自転車に取り付けたPi cameraで得た情報からOpenCVで人や車、電柱などの障害物を検知すると、Pi cameraが事故の瞬間を録画し、ドライブレコーダーの役割を果たす


録画プログラム
import cv2
import time
from picamera2 import Picamera2

# 顔検出のためのCascadeClassifierの読み込み
face_detector = cv2.CascadeClassifier("/usr/share/opencv4/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")
cv2.startWindowThread()

# Picamera2の初期化
picam2 = Picamera2()
picam2.configure(picam2.create_preview_configuration(main={"format": 'XRGB8888', "size": (640, 480)}))
picam2.start()

# 録画設定
recording = False
recording_start_time = None
output_video = None
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')  # ビデオコーデックの設定
video_filename = 'recorded_video.mp4'  # 録画ファイル名

while True:
    # カメラからフレームを取得
    im = picam2.capture_array()

    # グレースケールに変換して顔検出
    grey = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_detector.detectMultiScale(grey, 1.1, 5)

    # 顔が検出された場合
    if len(faces) > 0 and not recording:
        # 録画開始
        print("顔を検出、録画を開始します")
        recording = True
        recording_start_time = time.time()
        output_video = cv2.VideoWriter(video_filename, fourcc, 20.0, (640, 480))  # フレームレート20で録画

    # 録画中の場合、フレームを保存
    if recording:
        output_video.write(cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 正しい色空間に変換して保存
        if time.time() - recording_start_time >= 10:
            # 10秒経過したら録画を終了
            print("録画終了")
            recording = False
            output_video.release()

    # 顔検出結果を画面に表示
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(im, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0))

    cv2.imshow("Camera", im)

    # ESCキーでループを抜ける
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
        break

# カメラとウィンドウを解放
# picam2.stop()
# cv2.destroyAllWindows()
# 
# # 録画されたビデオを再生
# cap = cv2.VideoCapture(video_filename)
# 
# if cap.isOpened():
#     print(f"録画されたビデオ {video_filename} を再生します")
#     while cap.isOpened():
#         ret, frame = cap.read()
#         if not ret:
#             print("ビデオの再生が終了しました")
#             break
#         cv2.imshow('Recorded Video', frame)
# 
#         # ESCキーで再生を終了
#         if cv2.waitKey(25) & 0xFF == 27:
#             break
# else:
#     print(f"ビデオファイル {video_filename} を開けませんでした")

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

OpenCVに車や電柱など様々な障害物を学習させていく予定だったが、学習させるために必要な画像が足らずうまくいかなかったため、最初から学習されている顔認証をベースに作成した。
今後、時間があるときに少しずつ学習させていきたい。
また、顔を検知した際に録画する都合、人の顔が必ず映ってしまうため実行動画はありません。