GardenGuardian - Extended AI-assisted Pigeon Detection and Response

Système anti pigeon assisté par IA.

L'outil repose sur une caméra dont les images sont analysées par IA, avec un pistolet à eau automatique contrôlé par un relai. Cette approche permet de déclencher un tir d'eau sur les cibles détectées (ici, des pigeons).

Inspiré du thread Reddit r/SideProject (nov. 2025).

Phase actuelle : prototype fonctionnel (pas de boîtier étanche).

Prochaines étapes si intérêt du public : création d'un boîter étanche, ajout de panneaux solaires pour en faire un système autonome.

Démo

Utilisation de l'IA

Outre l'utilisation de l'IA dans la partie analyse d'image, ce projet a été entièrement géré à l'aide de Claude.

Claude a permis de :

• déterminer le matériel à acheter
• préparer le câblage du matériel
• programmer le matériel
• préparer ce repo

J'ai utilisé GardenGuardian comme un projet test sur les capacités d'une IA à agir dans le monde physique lorsqu'elle est assistée par un humain, et je n'ai pas été déçu :).

Matériel

Pi 5 8GB → AI HAT+ Hailo-8 (26 TOPS) → Pan-Tilt HAT Waveshare WV16138 → Caméra Module 3 sur les servos pan/tilt.

• Pi 5 8GB + AI HAT+ Hailo-8 26 TOPS, Raspberry Pi OS Bookworm 64-bit
• Caméra : Module 3 standard (imx708), 75°, montée sur le pan/tilt
• Pan-Tilt HAT Waveshare : intègre le PCA9685 (I2C 0x40, bus i2c-1) + 2 servos + capteur lumière TSL2581 (0x29)
• Relais 1 voie à couplage optique sur GPIO17 (actif-BAS : GPIO LOW = tir)
• Pistolet à eau OSDUE électrique USB : on intercepte uniquement les 2 fils de la gâchette (COM + NO du relais), la batterie ne passe jamais par le relais

Pipeline

Caméra → Détection Hailo (YOLOv8) → si cible confiante :
  → vise le centre de la bbox via Pan-Tilt (PCA9685 / smbus2)
  → quand centrée (|err| < AIM_TOL) → relais GPIO → gâchette → jet d'eau
  → clip vidéo (pré + post tir) envoyé sur Telegram, puis cooldown

Détection live validée : GStreamer libcamerasrc → 640×640 RGB → hailonet → hailofilter → appsink (~30 fps).

Utilisation

python3 track_bird_hailo.py --classe bird

Options : --classe <coco> (déf. bird, person pour tester en intérieur), --no-fire (suit sans tirer), --no-telegram (pas de clip), --dry-run (détection seule). Ctrl+C coupe le pistolet et les servos.

Arrêt d'urgence servos (dès qu'un servo grince) :

python3 stop_servos.py

Fichiers

Fichier	Rôle
track_bird_hailo.py	Script principal : détection Hailo + visée + tir + clip Telegram
servo_config.py	Source unique : bornes/repos par axe, us_to_ticks(), clamp_us()
servo_driver.py	ServoController — pilotage PCA9685 via smbus2
watergun.py	Déclenchement pistolet (GPIO17, actif-bas, rafale bornée à 3 s)
telegram_notify.py	Envoi clip/message Telegram
set_servo.py	Calibration manuelle d'un servo : set_servo.py <canal> <us|rest> [durée]
stop_servos.py	Arrêt d'urgence : coupe le PWM des 16 canaux (servos mous)
telegram_config.example.py	Modèle de config Telegram (copier en telegram_config.py, secret)

Calibration servos (µs @ 50 Hz)

Axe	Canal	min	max	repos
Tilt (vertical)	0	400	1200	900
Pan (horizontal)	1	850	2650	1750

⚠️ Ne jamais commander hors [min, max] (le servo force sur sa butée et grince → risque de le griller). Sens validés en live : TILT_SIGN = +1, PAN_SIGN = -1.

Configuration Telegram

1. Créer un bot via @BotFather → récupérer le token
2. Envoyer un message au bot, puis : python3 telegram_notify.py chatid → récupérer le chat_id
3. Renseigner les identifiants via les variables d'env TELEGRAM_BOT_TOKEN / TELEGRAM_CHAT_ID, ou copier telegram_config.example.py → telegram_config.py (ne pas committer)
4. Tester : python3 telegram_notify.py test

Ressources

• Docs Hailo Raspberry Pi
• Docs picamera2
• Docs Pan-Tilt HAT Waveshare