About the project
A water leak detector with machine learning Invented in Dyson lab
Dyson library, Imperial College Rd, South Kensington, London SW7 9EG / Device, 2021
l 9,000 x w 3,200 x h 4,000 mm (l 9.8 x w 3.5 x h 4.4 yd)
House Beaver: Nano 33 BLE(Arduino), NeoPixel, Sound Level Meter [SEN0232], Dc-Dc adapter, Lithium battery
Beaver Dam: Nano 33 BLE(Arduino), directional microphones, 360-degree continuous servo motor, Camera, LED
ハウスビーバーは、機械学習技術によって蓄積された情報に基づき、水漏れの音と非漏れの音を視覚的にユーザーに示すことで、家庭で専門家の助けを借りることなく簡単に水漏れを予防および検出するツールです。家庭内の水漏れは貴重な資源の浪費、土地と水の汚染、個人財産の損傷、隣人間の紛争を引き起こす可能性があります。一般的な誤解とは異なり、これは上階から下階にだけ起こるものではありません。マルチファミリーハウスでは、壁の隙間を通じて予想外の場所から水が漏れることがあります。しかし、一般の人々がこれを見つける唯一の方法は、高価な機器を持った専門家に頼ることです。ハウスビーバーはこの専門家の経験をAI漏水検出器で置き換えます。
Prototype
House Beaver
(Portable type)
Beaver Dam
(Installation type)
2. 検知音をデータ化するためのライブラリを追加します。
Sketch > Include Library > Add .ZIP Library. -> ei-changsublee-project-1-arduino-1.0.12.zip.
Tool > Library Manager > Adafruit_NeoPixel を検索して追加
3. プログラムの先頭に注釈を確認し、ボードを設定してコンパイルを進めます。
4. プログラムの説明です。
検出器ボードが事前に登録された音に類似した音を出すかどうかを検出し、チェックを毎回行う際に周囲の音の大きさを一緒に確認します。
検出の有無と音の大きさをLEDボードに送信します。
LEDボードは音の大きさが送信され、検出されたことを通知するとLEDを出力します。
