Angetrieben von einem Raspberry Pi Zero 2 W, einem Raspberry Pi Kameramodul v2 und einem Ultralytics YOLO-basierten Backend scannt dieses System aktiv seine Umgebung, um unerwünschte Besucher zu erkennen und abzuschrecken

Das System überwacht kontinuierlich den Live-Videostream auf dem Raspberry Pi. Wenn es Bewegung erkennt, sendet es sofort ein Bild an das externe Zielerkennungs-Backend. Bestätigt das Backend die Anwesenheit eines Vogels, berechnet das Geschütz die realen 3D-Winkel aus den 2D-Pixelkoordinaten, zielt mit der Wasserpistole und feuert einen kurzen Wasserstrahl ab
Mit einer guten WLAN-Verbindung zu Ihrem Backend-Server können Reaktionszeiten von etwa 500 ms erreicht werden
Automatische Aufzeichnung: Speichert automatisch Videoclips, wenn Bewegung erkannt wird
Ich empfehle dringend, diese Teile in ASA zu drucken, wenn das Geschütz direkter Sonneneinstrahlung ausgesetzt ist. Ich habe es anfänglich mit PLA und PETG versucht, aber im Laufe der Zeit kam es zu Verformungen. ASA bietet die notwendige UV- und Hitzebeständigkeit
Ich habe das Geschütz so konzipiert, dass es von einer 5V Powerbank und der internen Batterie der Wasserpistole mit Strom versorgt wird. Je nach Kapazität müssen beide alle 2-3 Tage aufgeladen werden. Wenn Sie eine Steckdose in der Nähe haben, würde ich empfehlen, alle Komponenten mit einem geeigneten Netzteil zu versorgen.
Haftungsausschluss: Diese Modelle wurden ursprünglich für meinen älteren Drucker entworfen, der nicht perfekt kalibriert war. Ich habe diese genaue Version noch nicht auf meinem Bambu Lab Drucker gedruckt, daher kann ich nicht garantieren, dass die bereitgestellten Modelle und Druckprofile auf Anhieb gute Toleranzen für Sie haben werden. Je nach Ihrer Maschine müssen Sie möglicherweise geringfügig schleifen oder die Skalierung anpassen. Verbesserte Druckprofile sind willkommen.
Update 2026-06-08: Ich habe die .f3d-Dateien hochgeladen, damit Sie einfach Anpassungen vornehmen können. Bitte beachten Sie, dass ich ein CAD-Anfänger bin, daher sind die Dateien möglicherweise nicht perfekt strukturiert
Sie müssen sowohl die Steuerungssoftware des Geschützes auf dem Raspberry Pi als auch das KI-Erkennungs-Backend auf einem separaten Computer/Server in Ihrem Netzwerk einrichten