YD ESP32-S3 Geliştirme Kartı ile Yapay Zeka Uygulamaları Tasarlayın

Proje: Yapay Zeka Destekli Yüz Tanıma ile Akıllı Güvenlik Sistemi

Bu projede, YD ESP32-S3 geliştirme kartı ile gerçek zamanlı yüz tanıma yaparak giriş kontrolü sağlayan akıllı bir güvenlik sistemi tasarlıyoruz. Proje, yetkisiz erişimlere karşı güvenliği artırmayı ve IoT tabanlı akıllı ev çözümlerine yenilikçi bir dokunuş sunmayı hedefliyor.

Proje Amacı: Yüz tanıma teknolojisi kullanarak, belirlenen yüzlerin sisteme tanımlanması ve yetkisiz girişlerin engellenmesi.

İhtiyaç Analizi: Proje gereksinimlerinin belirlenmesi, donanım ve yazılım kaynaklarının tespiti.

YD ESP32-S3 Geliştirme Kartı: Projenin beyni olarak kullanılacak ana kontrol ünitesi.

Uyumlu Kamera Modülü: Örneğin, OV2640; yüz görüntülerini almak için.

Güç Kaynağı: USB kablosu ve adaptör ile sabit ve güvenli güç sağlanması.

Bağlantı Kabloları: Kamera ve kart arasındaki veri iletimi için gerekli bağlantılar.

Geliştirme Ortamı: Arduino IDE veya ESP-IDF, projeye uygun kütüphaneler (kamera kütüphanesi, TensorFlow Lite for Microcontrollers gibi).

Önceden Eğitilmiş Yapay Zeka Modeli: Yüz tanıma algoritmasının çalıştırılması için optimize edilmiş model.

Ek Bileşenler (Opsiyonel): LED göstergeler, röle modülü (sistem durumunu belirtmek ve örneğin kapı kilidini kontrol etmek için).

Kart ve Kamera Bağlantısı: YD ESP32-S3 üzerindeki uygun GPIO pinlerine kamera modülünün bağlanması.

Güç Yönetimi: Kartın stabil çalışması için uygun güç kaynağı ve bağlantıların yapılması.

Montaj Şeması Oluşturma: Tüm bileşenlerin birbirine nasıl bağlanacağını gösteren detaylı şema hazırlanması.

Geliştirme Ortamının Kurulması: Arduino IDE veya ESP-IDF’nin kurulup, ilgili kütüphanelerin (kamera sürücüsü, yapay zeka kütüphanesi) eklenmesi.

Örnek Kodların İncelenmesi: İlk olarak basit kamera görüntüsü alma, ardından yüz tanıma modelinin entegrasyonu için örnek projelerin denenmesi.

Model Entegrasyonu:

TensorFlow Lite for Microcontrollers kullanılarak önceden eğitilmiş yüz tanıma modelinin ESP32-S3’e uyarlanması.

Modelin mikrodenetleyicide çalışabilmesi için optimize edilmesi ve bellek yönetimi işlemlerinin yapılması.

Yüz veritabanının oluşturulması; yetkili kişilerin yüzlerinin sisteme kaydedilmesi.

Gerçek Zamanlı Testler: Farklı ışık koşullarında ve açılarda yüz tanıma performansının ölçülmesi.

Hata Ayıklama: Algoritmanın doğruluğunu artırmak ve olası hataları gidermek için debug işlemleri yapılması.

Geri Bildirim Mekanizması: LED veya röle aracılığıyla sistemin durumunu kullanıcılara bildiren görsel/işitsel geri bildirim eklenmesi.

Son İyileştirmeler: Algoritma optimizasyonu ve kullanıcı deneyimini artıracak ek özelliklerin (örneğin, mobil bildirim sistemi) eklenmesi.

Projeyi başarıyla tamamladıktan sonra, sistem yetkisiz erişimleri engelleyerek güvenli giriş kontrolü sağlıyor. Gelecekte, ses tanıma gibi diğer yapay zeka uygulamaları ekleyerek sistemi daha da genişletebilir, akıllı ev otomasyonunda farklı senaryolar oluşturabilirsiniz.