Un radiateur sèche serviette est un vrai plus dans une salle de bain :
il chauffe la pièce (c’est un peu sa fonction première)
il permet d’étendre les serviettes ET de les faire sécher.
Il peut être alimenté par deux énergies :
par l’électricité
par l’eau chaude du chauffage central
L’intérêt de l’électricité est de pouvoir programmer finement les périodes de chauffe, en effet, avec le chauffage central, la chauffe est lié au thermostat d’ambiance qui est habituellement placé dans une pièce de vie.
L’idée du radiateur « mixte » est de prendre les avantages des deux solutions.
Dans mon cas, la pièce fait 4 m², donc 520W est suffisant. Par contre, les radiateurs sèche serviette de 520W sont petits et ne permettent pas d’étendre plusieurs serviettes.
J’ai donc opté pour un radiateur de 750W.
Préparation du radiateur
La radiateur est constitué de deux tuyaux verticaux. Le fabriquant a condamné le premier pour la partie électrique et installé un démultiplicateur pour permettre de passer l’eau chaude et l’eau froide par le même trou.
Dans la vidéo, vous verrez comment j’ai inversé les deux sources de chauffage pour mieux correspondre à mon besoin.
Partie plomberie
Nous partions d’un tout petit radiateur placé derrière la porte. Pas pratique du tout.
Après avoir coupé les tuyaux, je les ai chauffés pour les nettoyer.
J’ai ensuite préparé le raccord à la cave, c’est plus pratique pour la soudure.
Fixation du radiateur
Pour le positionnement à la verticale du radiateur, j’ai utilisé le niveau laser dont je parle dans l’article des outils qui facilitent la vie.
trous, chevilles, fixation des supports
Le montage est terminé, sans fuite !
Je reviendrai sur cet article pour décrire la partie électrique.
Dans un premier temps, je pensais partir sur des platines en haut (en fixation du plateau) et en bas, en contact avec le parquet. Mais après discussion, nous sommes partis sur des roulettes.
Ensuite, j’attaque le plateau, et comme toujours, on part sur une belle planche brute en chêne
Nous avons tenté de vivre en symbiose avec 5 poules pendant 6 mois, mais le bilan n’a pas été bon :
le partage de l’espace n’a pas été équitable, l’herbe ne s’en est pas remise et les rebords de fenêtre non plus !
la chasse aux œufs a un certain charme à Pâques, mais tous les jours, c’est lassant
Les contraintes liées aux poules sont :
L’eau
L’alimentation (céréales & restes)
La protection / isolation physique
La récupération des œufs
Après un tour du marché, j’ai trouvé celui ci : https://fr.eggs-iting.com/ qui actuellement ressemble plus à de la R&D qu’à un réel produit. De plus, l’algorithme de détection des œufs ne m’a pas convaincu.
Pour gérer ces contraintes, nous leur avons construit un espace clos et avons automatisé une partie des contraintes.
La construction du poulailler
Les contraintes automatisées sont :
la distribution des céréales
la distribution de l’eau
la détection de la présence d’œufs (on ne va pas se mentir, plus qu’un besoin, c’était surtout un défi technique)
L’alimentation en céréales
Nos poules ont tendance à sortir 5 grains de la gamelle quand elles en mangent un, l’idée était donc de réguler quotidiennement la quantité de céréales dans leur gamelle tout en profitant d’une grande autonomie grâce à une réserve de plusieurs dizaines de kilos de céréales à l’abri. Le passage de la réserve se fait par une vis sans fin imprimée, et contrôlée par un Raspberry Pi zéro.
Contrôle du poulailler via un Raspberry Pi
Comme pour le potager connecté, je suis passé par un raspberry pi, mais un modèle zéro, pour tester.
Pour mettre en musique tout ça, j’ai utilisé Domoticz. J’ai détaillé son installation pour le poulailler.
Le raspberry pi est alimenté par l’énergie solaire. Un contrôleur de charge gère le panneau solaire et la batterie. 12V pour le moteur et la lampe, 5V pour le raspberry pi.
La distribution de l’eau
Pour l’alimentation en eau, je me suis contenté d’exploiter le réseau d’eau potable de ma maison avec un abreuvoir à mouton. Le bouchon de purge permet de nettoyer très facilement (mais manuellement) l’abreuvoir.
La détection de la présence des œufs
Que diriez vous d’un poulailler qui vous prévient quand un œuf a été pondu ?
Cette fonctionnalité est plus un défi technique qu’un réel besoin, en effet, mes poules pondent le matin autour de 10:30 et chantent après avoir pondu.
Voici les principales étapes :
Découverte d’un service de machine learning en ligne
Codage de la chaîne complète
Notification
Nous avons observé que les poules pondent les œufs toujours au même endroit. Une caméra Pi fixe jouera parfaitement le jeu du début de la chaîne.
Avec cette API, j’ai tout ce qu’il faut pour implémenter ma détection des œufs.
Voici les différentes parties de mon script Python :
authentification à GCP
allumage de la lumière
prise de la photo
extinction de la lumière
transmission de la photo à l’API de Google
réception de la réponse (flux Json ce dessus)
parsing du flux (analyse) pour savoir si des œufs ont été découverts (mots clés : food & egg) et si oui, combien et où
ajout des zones sur la photo où des œufs ont été découverts
mise à jour du capteur « nombre d’œufs » dans Domoticz à des fins statistiques
envoi de la notification par Pushbullet (photo + nombre d’œufs)
Et le résultat en image :
Si par hasard, une poule est en train de pondre au moment de la prise de la photo, alors je suis aussi prévenu :
Pour améliorer la reconnaissance, j’ai essayé une caméra infra-rouge, mais les mots clés associés à une photo noir et blanc ne sont pas adaptés au poulailler connecté !
J’ai donc réglé le problème en ajoutant une lampe LED qui s’allume comme un flash.
Dans Domoticz, j’ai créé des capteurs correspondant au nombre d’œufs :
"""Script inspire des ressources suivantes : Google Vision API Tutorial with a Raspberry Pi and Raspberry Pi Camera. See more about it here: https://www.dexterindustries.com/howto/use-google-cloud-vision-on-the-raspberry-pi/This script uses the Vision API's logo detection.Prerequis : - chmod 750 poulailler.py (donner les droits d'execution sur ce script) - installer python - apt-get update && sudo apt-get install python3-picamera - apt-get install python3-pip - installer le client pour Google cloud vision : https://cloud.google.com/vision/docs/libraries - sudo apt-get update && sudo apt-get install google-cloud-sdk - sudo pip install --upgrade pip - sudo pip install --upgrade google-api-python-client - sudo apt-get install python-picamera - sudo pip install --upgrade google-cloud-vision - sudo pip install --upgrade oauth2client - sudo pip install pushbullet.py - configuration materielle : - sudo raspi-config / enable Camera - copie de la font arialbd.ttfexecution : python poulailler.py"""import argparse
import base64
import picamera
import os
import json
from googleapiclient import discovery
from oauth2client.client import GoogleCredentials
from pushbullet import Pushbullet
import requests
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import time
import datetime
from RPi import GPIO
def is_time_between(begin_time, end_time, check_time=None):# If check time is not given, default to current UTC time
check_time = check_time or datetime.datetime.utcnow().time()if begin_time < end_time:return check_time >= begin_time and check_time <= end_time
else:# crosses midnightreturn check_time >= begin_time or check_time <= end_time
def takephoto():
camera = picamera.PiCamera()
camera.capture('image.jpg')#os.system('fswebcam -r 1280x720 --save image_temp.jpg')def main():#On desactives les warnings et on lui precise que l on travaille avec les numeros des gpio et non le numero des pins
GPIO.setwarnings(False)
GPIO.setmode(GPIO.BCM)#ON precise que le gpio 14 est en mode sortie, elle sert ici a envoyer du courant
GPIO.setup(18, GPIO.OUT)#Le code meme du programme, LOW correspond a eteindre et HIGH a allumer
GPIO.output(18, GPIO.HIGH)
dateiso = datetime.datetime.now().strftime('%Y_%m_%d_%H_%M_%S')
takephoto()# First take a picture"""Run a label request on a single image"""
credentials = GoogleCredentials.get_application_default()
service = discovery.build('vision','v1', credentials=credentials)#ouverture de l'image
im = Image.open("image.jpg")withopen('image.jpg','rb')as image:
image_content = base64.b64encode(image.read())
service_request = service.images().annotate(body={'requests':[{'image':{'content': image_content.decode('UTF-8')},'features':[{'type':'OBJECT_LOCALIZATION'}]}]})
response = service_request.execute()#save json in filewithopen('data'+ dateiso +'.json','w')as outfile:
json.dump(response, outfile)
jsonr = json.dumps(response, indent=4, sort_keys=True)
input_dict = json.loads(jsonr)
nbOeufs =0try:for k in input_dict['responses'][0]['localizedObjectAnnotations']:
name=k['name']if name =='Egg'or name =='Food':
coordonnees = k['boundingPoly']['normalizedVertices']for j in coordonnees:
rx1 = coordonnees[0]['x']
rx2 = coordonnees[1]['x']
ry1 = coordonnees[0]['y']
ry2 = coordonnees[2]['y']
x1 = rx1 * im.size[0]
x2 = rx2 * im.size[0]
y1 = ry1 * im.size[1]
y2 = ry2 * im.size[1]if name =="Egg"or name =="Food":
color =500#rouge #20000 #vertelif name =="Fauna"or name =="Bird":
color =99900000#violetelse:
color =1#noir
draw = ImageDraw.Draw(im)
draw.line((x1, y1, x2, y1), fill=color, width=3)
draw.line((x2, y1, x2, y2), fill=color, width=3)
draw.line((x2, y2, x1, y2), fill=color, width=3)
draw.line((x1, y2, x1, y1), fill=color, width=3)
font = ImageFont.truetype("/home/pi/arialbd.ttf",20)
draw.text((x1 +3, y1+3),name,color, font)del draw
nbOeufs+=1except:
nbOeufs =0# write to stdout
im.save("image.jpg")if nbOeufs >0:
pb = Pushbullet('xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx')
push = pb.push_note("Cot cot","Nb d'oeufs : "+str(nbOeufs))withopen("image.jpg","rb")as pic:
file_data = pb.upload_file(pic,"picture.jpg")
push = pb.push_file(**file_data)print nbOeufs
fichier =open("log.txt","a")
fichier.write("\n"+ dateiso +" "+str(nbOeufs))
fichier.close()#copy nb vers Domoticzif is_time_between(datetime.time(10,55), datetime.time(11,05)):
requete="http://127.0.0.1/json.htm?type=command¶m=udevice&idx=3&svalue="+str(nbOeufs)
r=requests.get (requete)
requete="http://127.0.0.1/json.htm?type=command¶m=udevice&idx=5&svalue="+str(nbOeufs)
r=requests.get (requete)try:
label = response['responses'][0]['logoAnnotations'][0]['description']except:
label ="No response."#print label#copy image
nom, ext = os.path.splitext("image.jpg")
os.rename("image.jpg", nom +'_'+ dateiso + ext)#on eteint la lampe
GPIO.output(18, GPIO.LOW)if __name__ =='__main__':
main()