On-Device Edge AI System for Abnormal Environment Detection in Outdoor Unit Rooms
An Edge AI device that leverages cameras and sensors to detect abnormal situations such as bird intrusion and unauthorized access within outdoor unit rooms using local AI and enables immediate response.
콘테스트 프로젝트 진행 상황
각 Quest를 단계적으로 완성하는 프로젝트입니다.
프로젝트 소개
목표 및 제작 동기
Outdoor equipment rooms are typically outside the user's area of attention, so problems such as bird intrusion are often discovered late. Existing CCTV-based surveillance systems require continuous video storage and server transmission, which creates personal information protection concerns and network dependency issues. This project proposes an on-device Edge AI system that performs AI inference only within the device without transmitting outdoor equipment room video to external servers, thereby protecting personal information and enabling immediate response when abnormal situations occur. [Expected Outcomes] - Outdoor equipment room wall-mounted Edge AI device prototype - Project demonstration and introduction video (3–5 minutes) - Schematic diagram and source code (GitHub repository link) - Technical development documentation
프로젝트 컨셉
적용 기술 - MCU + NPU 온디바이스 AI - Camera + PIR 센서 융합 - Edge Vision & Event Driven AI - Physical AI 기반 경고 시스템 작동 방식 - STM32N6 기반 MCU + NPU 활용 - PIR 센서를 통한 움직임 감지 - 움직임 발생 시 카메라 활성화 - 카메라 영상 기반 이상 상황 분류 (조류 침입/사람 출입) - 이상 상황 발생 시 LED 및 부저 알림 - 이벤트 로그 저장 기능 - 모든 추론은 디바이스 내부에서 수행 - 이벤트 기반 동작을 통해 불필요한 연산 및 전력 소모 감소 [하드웨어] STM32N6570-DK, 카메라 모듈 (DK에 포함), PIR 센서, LED, Buzzer, MicroSD Card, DC 전원 어댑터 등
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