Sadržaj:

TouchFree: Kiosk za automatsku provjeru temperature i otkrivanje maske: 5 koraka
TouchFree: Kiosk za automatsku provjeru temperature i otkrivanje maske: 5 koraka
Anonim
Image
Image
TouchFree: Kiosk za automatsku provjeru temperature i otkrivanje maski
TouchFree: Kiosk za automatsku provjeru temperature i otkrivanje maski
TouchFree: Kiosk za automatsku provjeru temperature i otkrivanje maski
TouchFree: Kiosk za automatsku provjeru temperature i otkrivanje maski

Kako se zemlje širom svijeta ponovo otvaraju, život s novim koronavirusom postaje novi način života. Ali da bismo zaustavili širenje virusa, moramo odvojiti ljude koji imaju koronavirus od ostalih.

Prema CDC -u, groznica je vodeći simptom koronavirusa s čak 83% simptomatskih pacijenata koji pokazuju neke znakove groznice. Mnoge zemlje obavezuju provjeru temperature i maske za škole, fakultete, urede i druga radna mjesta.

Trenutno se provjere temperature obavljaju ručno pomoću beskontaktnog termometra. Ručne provjere mogu biti neefikasne, nepraktične (na mjestima sa velikom stopom) i rizične.

Da bih riješio ove probleme, dizajnirao sam kiosk koji automatizira proces provjere temperature upotrebom označavanja lica i beskontaktnog IC senzora temperature i detekcije maske pomoću neuronske mreže za duboko učenje.

Upotreba ovog kioska nije ograničena samo na škole, fakultete, urede, druga radna mjesta, već se može koristiti i u područjima visokog rizika poput bolnica. Ovaj uređaj se može koristiti i na željezničkim stanicama, autobuskim stanicama, aerodromima itd.

Moj pristup ovom projektu bio je izgraditi pojednostavljeni postupak postavljanja tako da to može koristiti bilo tko bez prethodnog iskustva u računalnom vidu ili dubokom učenju. Ovo je potpuno funkcionalan i spreman za korištenje projekt. Učinio sam ovaj Projekt visoko prilagodljivim dodavanjem datoteka koda za svaki samostalni dio i punu verziju. Stoga možete pojedinačno koristiti bilo koji dio projekta.

Objašnjenje

Prvo, neuronska mreža dubokog učenja zasnovana na Tensorflow -u pokušava otkriti nosi li osoba masku ili ne. Sistem je napravljen robustan obučavanjem sa mnogo različitih primjera za sprečavanje lažno pozitivnih rezultata.

Kada sistem otkrije masku, traži od korisnika da ukloni masku kako bi mogla izvršiti označavanje lica. Sistem koristi DLIB modul za označavanje lica za pronalaženje najbolje tačke na čelu osobe sa koje se mjeri temperatura.

Zatim, koristeći PID kontrolni sistem sa servo motorima, sistem pokušava poravnati odabranu tačku na čelu sa senzorom. Nakon poravnanja, sistem očitava temperaturu pomoću beskontaktnog IC temperaturnog senzora.

Ako je temperatura unutar normalnog raspona temperature ljudskog tijela, dozvoljava osobi da nastavi i šalje e -poruku administratoru sa slikom i drugim detaljima poput tjelesne temperature itd.

Supplies

Hardver

  1. Raspberry Pi model 2/3/4
  2. Modul kamere Raspberry Pi v1/v2
  3. Modul beskontaktnog infracrvenog senzora temperature (MLX90614)
  4. Službeni Raspberry Pi ekran osetljiv na dodir (ili opšti 3,5 -inčni ekran osetljiv na dodir) (opcionalno)
  5. Pan Tilt Kit
  6. SG90 Micro Digital Servo x 2
  7. MicroSD kartica
  8. Raspberry Pi adapter za napajanje

Softver

  1. Raspberry Pi OS (ranije poznat kao Raspbian)
  2. Tensorflow-2.2.2
  3. OpenCV
  4. DLIB Orijentiranje lica

Preporučuje se: