로라모듈을 이용한 화재 대피 경로안내 시스템

기술스택

Intro

해당 프로젝트는 스마트시티에서 활용가능한 LoRaWAN을 이용하여 화재 발생 시 건물 내의 인원들에게 최적의 대피 경로를 제공하는 시스템을 설계한다.

단말 부

YoLo(Jetson Nano)

YOLO 객체 탐지를 위해 Jetson Nano에 CSI 카메라 센서를 부착하여 건물 내 인원수와 화재 발생 여부를 파악하였다. YOLO의 구동은 아래 사이트들을 참조하여 진행하였다.

https://github.com/tzutalin/labelImg

Raspberry Pi

Raspberry Pi 3 Model B에 온도 센서(DHT-11)를 연결하여 온도를 통해 화재 상황 감지를 보조한다. 또한 LED모듈을 부착하여 서버로부터 제공받은 데이터로 대피 경로를 안내한다. 각 디바이스에 LoRa 통신 모듈 SX1276을 결합하여 서버부와 데이터를 송수신한다.

아래는 온도 센서 라이브러리 설치 명령어이다.

$ git clone https://github.com/adafruit/Adafruit_Python_DHT.git
$ cd Adafruit_Python_DHT
$ sudo apt install build-essential python-dev python-openssl
$ sudo python setup.py install

Lora 통신 방법은 아래에서 설명한다.

서버 부

LoRa 통신환경 구축

LPWAN 기술 중에서도 LoRa를 이용한 통신은 약 5~10km의 장거리에서도 통신이 가능하고, 저전력 환경에서도 작동이 가능하므로 스마트시티 환경에 적합하기 때문에 이를 이용하여 시스템을 구현하였다. keronet에서 제공하는 https://scienceiot.kreonet.net/ 망을 이용하기 위해 라즈베리파이 3B를 사용하였으며, 클래스는 A 클래스를 사용하였다.

다음은 lora 송신 코드를 실행하는 명령어이다.

$ git clone https://github.com/CNU-T9/2021_Capstone.git
$ cd 2021_Capstone
$ python simpletranv4.py

mqtt

LoRa 망에 저장되어있는 데이터를 수집하고 사용하기 위해 Topic을 MAC 주소별로 publish한다.

$sudo apt-get install mosquitto-clients

대피알고리즘

탐욕적 알고리즘 기반으로 알고리즘을 화재와 사람을 YOLO가 탐지하여 가중치를 주는 방식으로 구현하였다.

다익스트라 알고리즘과의 비교영상이다.

사용자 부

InfluxDB에 저장된 데이터를 실시간으로 모니터링하기 위해 대시보드인 Grafana를 이용해 화면에 출력한다.

예시)