+82) 10-8453-0224

House Beaver

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

House Beaver는 머신 러닝 기술을 통해 축적된 정보를 바탕으로 사용자가 물 누수 소리와 물이 새지 않는 소리를 시각적으로 보여줌으로써, 전문가의 도움 없이 누구나 가정에서 물 누수를 쉽게 방지하고 찾을 수 있는 도구입니다. 가정 내 물 누수는 희소한 필수 자원의 낭비, 토지와 수질 오염, 개인 재산 피해, 이웃 간의 분쟁을 야기합니다. 일반적인 생각과는 달리, 이는 단지 윗집에서 아랫집으로만 발생하는 것이 아닙니다. 다가구 주택의 경우, 벽 틈새를 통해 예상치 못한 곳에서 물이 새어 나올 수 있습니다. 그러나 일반 사람들이 이를 찾아내는 유일한 방법은 고가의 장비를 갖춘 전문가에게 의존하는 것입니다. 전문가는 이 소리를 개인의 경험에 의존해서 누수 소리인지 수도 혹은 배관에서 나는 정상적인 물 소리인지를 판단합니다. House Beaver는 이러한 전문가의 경험을 대신하는 AI 누수 탐지기 입니다

House Beaver and Dam

Detail

User journey

Prototype

House Beaver

(Portable type)

Beaver Dam

(Installation type)

Development process

Step 1. Gathering the water leak sounds
Step 2. Creating libraries for machine learning
Step3-1. Making physical prototype / Circuit diagram – Portable type (house Beaver)
Step 3-2. Making physical prototype / Circuit diagram – Installation type (Beaver Dam)
Step4. Coding

1. Arduino nano 33ble 개발 환경을 설치합니다. [Arduino Nano 33 BLE 개발 환경]

(https://www.arduino.cc/en/Guide/NANO33BLE)

2. 감지 소리를 데이터화하는 라이브러리를 추가합니다.

– Sketch > Include Library > Add.ZIP Library > ei-changsublee-project-1-arduino-1.0.12.zip 추가 – Tool > Library Manager > Adafruit_NeoPixel 검색 후 추가

3. 프로그램 상단의 주석을 확인하고, 보드를 설정한 후 컴파일을 진행합니다.

4. 프로그램 설명 감지기 보드가 사전 입력된 소리와 유사한 소리를 내는지 감지하고, 매번 확인할 때 주변 소리의 크기도 함께 확인합니다. 감지 여부와 소리의 크기를 LED 보드에 전달합니다. 소리의 크기가 전달되어 감지되었을 때 LED 보드가 LED를 출력합니다.

Expected Solution

SUBART ™ by Bear Lee.  2006.

105-87-21524

Bear Lee

T.  +82) 10-4216-3225

E.  subart28@gmail.com

W. https://subart.co.kr/

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