Cuprins:

TouchFree: verificare automată a temperaturii și chioșc de detectare a măștii: 5 pași
TouchFree: verificare automată a temperaturii și chioșc de detectare a măștii: 5 pași

Video: TouchFree: verificare automată a temperaturii și chioșc de detectare a măștii: 5 pași

Video: TouchFree: verificare automată a temperaturii și chioșc de detectare a măștii: 5 pași
Video: Verificare Temperatura Lichid Racire BMW E90 E91 E92 E93 E60 E61 E70 E71 E81 E82 E87 E88 2024, Noiembrie
Anonim
Image
Image
TouchFree: verificare automată a temperaturii și chioșc de detectare a măștii
TouchFree: verificare automată a temperaturii și chioșc de detectare a măștii
TouchFree: verificare automată a temperaturii și chioșc de detectare a măștii
TouchFree: verificare automată a temperaturii și chioșc de detectare a măștii

Pe măsură ce țările din jurul globului se redeschid, trăirea cu noul coronavirus devine noul mod de viață. Dar pentru a opri răspândirea virusului trebuie să separăm persoanele care au Coronavirusul de restul.

Potrivit CDC, febra este principalul simptom al coronavirusului, cu până la 83% dintre pacienții cu simptome care prezintă unele semne de febră. Multe țări fac obligatorii verificarea temperaturii și măștile pentru școli, colegii, birouri și alte locuri de muncă.

În prezent, verificările de temperatură se fac manual cu ajutorul termometrului fără contact. Verificările manuale pot fi ineficiente, nepracticabile (în locuri cu o scădere mare) și riscante.

Pentru a rezolva aceste probleme, am proiectat un chioșc care automatizează procesul de verificare a temperaturii prin utilizarea senzorului de temperatură IR și a senzorului de temperatură IR fără contact și a detectării măștilor utilizând rețeaua neuronală Deep Learning.

Utilizarea acestui chioșc nu se limitează la școli, colegii, birouri, alte locuri de muncă, ci poate fi utilizată și în zone cu risc ridicat, cum ar fi spitalele. Acest dispozitiv poate fi utilizat și în gări, stații de autobuz, aeroporturi etc.

Abordarea mea pentru acest proiect a fost de a construi un proces de configurare simplificată, astfel încât oricine care nu are experiență anterioară de viziune computerizată sau învățare profundă să poată utiliza acest lucru. Acesta este un proiect complet funcțional și gata de utilizare. Am făcut acest proiect extrem de personalizabil prin adăugarea de fișiere de cod pentru fiecare parte autonomă și versiunea completă. Astfel, puteți utiliza oricare dintre părțile proiectului individual.

Explicaţie

În primul rând, rețeaua neuronală de învățare profundă bazată pe Tensorflow încearcă să detecteze dacă persoana poartă sau nu o mască. Sistemul a fost Robust prin instruirea sa cu multe exemple diferite pentru a preveni falsurile pozitive.

Odată ce sistemul a detectat masca, îi cere utilizatorului să scoată masca, astfel încât să poată efectua reperul facial. Sistemul folosește modulul DLIB pentru reperul facial pentru a găsi cel mai bun punct de pe frunte al persoanei din care să ia temperatura.

Apoi, utilizând sistemul de control PID cu motoare servo, sistemul încearcă să alinieze punctul selectat de pe frunte cu senzorul. Odată aliniat, sistemul efectuează citirea temperaturii folosind senzorul de temperatură IR fără contact.

Dacă temperatura se încadrează în intervalul normal de temperatură a corpului uman, acesta permite persoanei să continue și trimite un e-mail către administrator cu o imagine și alte detalii, cum ar fi temperatura corpului etc.

Provizii

Hardware

  1. Raspberry Pi Model 2/3/4
  2. Raspberry Pi Camera Module v1 / v2
  3. Modul senzor de temperatură cu infraroșu fără contact (MLX90614)
  4. Ecran tactil oficial Raspberry Pi (sau ecran tactil generic de 3,5 inci) (opțional)
  5. Set Pan Tilt
  6. Servo SG90 Micro Digital x 2
  7. Card MicroSD
  8. Adaptor de alimentare Raspberry Pi

Software

  1. Raspberry Pi OS (cunoscut anterior ca Raspbian)
  2. Tensorflow-2.2.2
  3. OpenCV
  4. DLIB Facial Landmarking

Recomandat: