카닥터(CarDoctor) — 소리로 진단하는 온디바이스 AI 차량 이상감지 알람기
STM32 보드와 마이크로 자동차 엔진·주행 소음을 실시간 분석해 이상 징후를 즉시 알려주는 휴대형 온디바이스 AI 진단 장치를 만든다.
콘테스트 프로젝트 진행 상황
각 Quest를 단계적으로 완성하는 프로젝트입니다.
프로젝트 갤러리
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프로젝트 자료실
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프로젝트 소개
목표 및 제작 동기
일반 운전자는 벨트 마찰음, 베어링 소음, 브레이크 패드 마모음처럼 차량 고장의 초기 신호가 되는 이상음을 미리 알아차리기 어렵고, 정비소를 방문해야만 진단이 가능해 작은 문제가 큰 고장이나 사고로 이어지는 경우가 많다. 저렴하고 휴대 가능한 장치로 운전자가 스스로 이상 신호를 조기에 인지할 수 있게 하고자 한다. [기대 성과] 차량 대시보드나 엔진룸 인근에 부착하는 소형 알람 모듈로, 이상음 감지 시 LED 색상 변화와 부저 경고음으로 알려주고 LCD에 상태 메시지를 표시한다. 데모 영상과 회로도, 소스코드, 학습 데이터셋을 함께 공개한다.
프로젝트 컨셉
마이크로 수집한 엔진·주행 소음에서 MFCC 등 오디오 특징을 추출해 정상음과 이상음을 구분하는 소형 CNN 모델을 학습한다. Edge Impulse로 학습하고 STM32Cube.AI로 변환해 STM32 보드 자체에서 인터넷 연결 없이 실시간 추론하는 온디바이스 AI 구조로 구현한다. 1단계는 정상과 이상 두 가지로 분류하는 것으로 시작하고, 이후 이상음 종류별 다중 분류로 확장한다. [하드웨어] STM32 NUCLEO 보드(F401RE/F411RE), I2S MEMS 마이크(INMP441), MPU6050 가속도 센서, 부저, LED, 소형 LCD, 블루투스 모듈(HC-05) *개발과정에 따라 사용 부품은 변경될수 있음.
코드 & 회로도
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