Mundarija:

TouchFree: haroratni avtomatik tekshirish va niqobni aniqlash kioskasi: 5 qadam
TouchFree: haroratni avtomatik tekshirish va niqobni aniqlash kioskasi: 5 qadam

Video: TouchFree: haroratni avtomatik tekshirish va niqobni aniqlash kioskasi: 5 qadam

Video: TouchFree: haroratni avtomatik tekshirish va niqobni aniqlash kioskasi: 5 qadam
Video: Lesson 46: Using MLX90614 with LCD | Arduino Step By Step Course 2024, Noyabr
Anonim
Image
Image
TouchFree: haroratni avtomatik tekshirish va niqobni aniqlash kioskasi
TouchFree: haroratni avtomatik tekshirish va niqobni aniqlash kioskasi
TouchFree: haroratni avtomatik tekshirish va niqobni aniqlash kioskasi
TouchFree: haroratni avtomatik tekshirish va niqobni aniqlash kioskasi

Dunyo bo'ylab mamlakatlar qayta ochilganda, yangi koronavirus bilan yashash yangi hayot tarziga aylanmoqda. Ammo virus tarqalishini to'xtatish uchun biz koronavirusga chalingan odamlarni boshqalardan ajratishimiz kerak.

CDC ma'lumotlariga ko'ra, isitma koronavirusning etakchi belgisidir va bemorlarning 83 foizigacha isitmaning ba'zi belgilarini ko'rsatadi. Ko'pgina mamlakatlar maktablar, kollejlar, idoralar va boshqa ish joylari uchun haroratni tekshirish va niqoblarni majburiy qilib qo'yishadi.

Hozirgi vaqtda haroratni tekshirish kontaktsiz termometr yordamida qo'lda amalga oshiriladi. Qo'lda tekshiruvlar samarasiz, amaliy bo'lmagan (katta oyoqli joylarda) va xavfli bo'lishi mumkin.

Bu muammolarni hal qilish uchun men "Deep Learning Neural Network" yordamida yuzni belgilash va kontaktsiz IQ harorat sensori va niqobni aniqlash yordamida haroratni tekshirish jarayonini avtomatlashtiradigan kioskni yaratdim.

Bu kioskdan foydalanish maktablar, kollejlar, idoralar va boshqa ish joylari bilan chegaralanib qolmaydi, balki ularni kasalxonalar kabi xavfli hududlarda ham ishlatish mumkin. Bu qurilmani poezd bekatlari, avtobus bekatlari, aeroportlar va boshqalarda ham ishlatish mumkin.

Bu loyihaga yondashuvim, kompyuterni ko'rish va chuqur o'rganishning oldingi tajribasi bo'lmagan har bir kishi undan foydalana oladigan, soddalashtirilgan sozlash jarayonini yaratish edi. Bu to'liq ishlaydigan va foydalanishga tayyor loyiha. Men har bir alohida qism va to'liq versiya uchun kod fayllarini qo'shib, ushbu loyihani juda moslashtirdim. Shunday qilib, siz loyihaning har qanday qismidan alohida foydalanishingiz mumkin.

Tushuntirish

Birinchidan, Tensorflow asosidagi Deep Learning neyron tarmog'i odamning niqob kiyganligini yoki yo'qligini aniqlashga harakat qiladi. Tizim soxta pozitivlarning oldini olish uchun uni turli xil misollar bilan o'rgatish orqali mustahkam qilib qo'yildi.

Bir marta, tizim niqobni aniqladi, u foydalanuvchidan yuzni belgilashni amalga oshirish uchun niqobni olib tashlashini so'raydi. Tizim DLIB moduli yordamida odamning peshonasida haroratni aniqlash uchun eng yaxshi joyni topadi.

Keyin Servo dvigatellari bilan PID boshqaruv tizimi yordamida tizim peshonadagi tanlangan joyni sensori bilan tekislashga harakat qiladi. Hizalangandan so'ng, tizim kontaktsiz IQ harorat sensori yordamida harorat o'qilishini oladi.

Agar harorat inson tanasining normal harorati oralig'ida bo'lsa, bu odamga davom ettirishga imkon beradi va Adminga rasm va boshqa tafsilotlar bilan elektron pochta xabarini yuboradi.

Ta'minotlar

Uskuna

  1. Raspberry Pi modeli 2/3/4
  2. Raspberry Pi kamera moduli v1/v2
  3. Kontaktsiz infraqizil harorat sensori moduli (MLX90614)
  4. Rasmiy Raspberry Pi sensorli ekrani (yoki umumiy 3,5 dyuymli sensorli ekran) (ixtiyoriy)
  5. Panani burish uchun to'plam
  6. SG90 Micro Raqamli Servo x 2
  7. MicroSD karta
  8. Raspberry Pi quvvat adapteri

Dasturiy ta'minot

  1. Raspberry Pi OS (ilgari Raspbian nomi bilan tanilgan)
  2. Tensorflow-2.2.2
  3. OpenCV
  4. DLIB yuzini belgilash

Tavsiya: