תוכן עניינים:
- שלב 1: חומרים וכלים
- שלב 2: הגדרת שירותי אינטרנט של אמזון
- שלב 3: הגדר את Amazon S3 ו- Amazon DynamoDB
- שלב 4: הגדר את AWS ב- Raspberry Pi
- שלב 5: חבר את הפריטים ל- Raspberry Pi
- שלב 6: קודים
- שלב 7: בניית האב טיפוס
- שלב 8: בדיקת אב הטיפוס
- שלב 9: סגירה
וִידֵאוֹ: Abellcadabra (מערכת לנעילת דלתות זיהוי פנים): 9 שלבים
2024 מְחַבֵּר: John Day | [email protected]. שונה לאחרונה: 2024-01-30 09:11
כששכבתי בזמן ההסגר ניסיתי למצוא דרך להרוג את הזמן על ידי בניית זיהוי פנים לדלת הבית. קראתי לו Abellcadabra - שהוא שילוב בין Abracadabra, ביטוי קסם עם פעמון שאני לוקח רק את הפעמון. חחח
בכל מקרה, מערכת זו תבצע זיהוי פנים באמצעות Amazon Recognition כאשר המשתמש לוחץ על פעמון הדלת. הכרה הולכת להשוות את התמונה שצולמה עם אוסף תמונות באמזון S3. אם ההכרה מצליחה, הדלת תיפתח. אם זה לא מצליח, הבאזר יישמע והמשתמש יכול לקבל אפשרות לביטול נעילה באמצעות אסימון RFID. יש גם כפתור בחלק הפנימי של הבית שבו בעל הבית יכול לפתוח את הדלת על ידי לחיצה עליה.
כל ההכרות והנעילה שבוצעו יאוחסנו ב- Amazon DynamoDB. אנסה להסביר שלב אחר שלב לבניית המערכת כולה. אני משתמש בחומרים שכבר יש לי כי לקח הרבה זמן להשיג משהו אחר אז זהו.
שלב 1: חומרים וכלים
חוֹמֶר:
- פאי פטל
- מצלמת פי
- סרוו RC (ישמש כמנעול דלת)
- כפתור מתג 2x
- זַמזָם
- מתג מגנטי
- קורא ותגי RC-522 RFID
- חוטי לוח קרש MF, MM, FF
- קופסת קרח פוליסטרן - כל גודל יהיה בסדר כי זו תהיה הדלת שלנו.
- ציר 1.5 אינץ '2x
- 2.5 מ"מ בורג 4x
כלים
- מברג
- קלטת דו צדדית
שלב 2: הגדרת שירותי אינטרנט של אמזון
שירותי האינטרנט של אמזון קלים לשימוש ללא תשלום עד שתגיע ל 5000 שיחות API לחודש. אתה יכול להירשם לחשבון AWS כאן כאן. יהיה עליך להירשם לחשבון שכבה חינם של Amazon. הרמה החופשית אמורה להספיק לפרויקט זה.
לאחר ההרשמה מוצלחת, לחץ על שירותים> IAM. מכאן ניצור משתמש שיהיה לו הרשאות לשימוש על ידי Raspberry Pi.
- לחץ על משתמשים> הוסף משתמש חדש
- תן שם למשתמש שנוצר. עבור סוג גישה סמן את תיבת הגישה הפרוגרמטית.
- הקש "הבא.
- לחץ על צרף מדיניות קיימת ישירות. בדוק את המדיניות הבאה:
- AWSLambdaFullAccess
- AmazonS3FullAccess
- גישה ל- AmazonDynamoDBFullAccess
- AmazonRekognitionFullAccess
- מנהל גישה
- לחץ שוב על הבא והבא כי איננו צריכים להוסיף תג.
- בדוק אם המדיניות שנבחרה זהה לרשימה ולאחר מכן לחץ על צור משתמש.
הורד את קובץ ה- CSV המכיל מזהה מפתח גישה ומפתח גישה סודי שישמשו אותך בשלב הבא. לחץ על סגור.
שלב 3: הגדר את Amazon S3 ו- Amazon DynamoDB
במסוף AWS, לחץ על שירותים> S3
S3 עובד בדיוק כמו Google Drive שבו אתה יכול לאחסן מסמכים ותמונות. לפרויקט זה נזדקק לשתי דליים שאחת מהן היא לאחסן אוסף תמונות שישמש את Amazon Recognition (והשנייה היא לאחסן את התמונה שצולמה.
- לחץ על צור דלי.
- הזן את שם הדלי ולחץ שוב על הבא והבא.
- בטל את התיבה "חסום כל גישה לציבור".
- וסמן "אני מאשר שההגדרות הנוכחיות עלולות לגרום לדלי הזה ולחפצים שיהפכו לציבוריים".
- לחץ על הבא וצור דלי.
- חזור על השלב עבור הדלי השני.
- לחץ על שירותים> DynamoDB
אמזון DynamoDB ישמש בפרויקט זה לאחסון הזיהוי ולפתוח פרטים. הפרטים שיאוחסנו הם קישור לתמונה שצולמה, שם התמונה מזוהה או אם לא זוהה השם יישמר כ'לא ידוע ', תאריך ושעה של ההכרה והסטטוס אם היא מוצלחת, ללא התאמת פנים, ללא פנים זוהה, נעילת RFID או נעילה מבפנים.
- לחץ על הוסף טבלה חדשה.
- הכנס שם כלשהו לטבלה.
- עבור מפתח ראשי, הכנס 'להיפטר' כמפתח ראשי.
- לחץ על צור.
שלב 4: הגדר את AWS ב- Raspberry Pi
השלב הראשון הוא להזין את אישורי AWS שלך. כדי לעשות סוג זה במסוף של Raspberry Pi:
aws להגדיר
לאחר מכן הזן את אישורי AWS IAM שיצרת וודא שאתה מזין "us-west-2" כאזור שלך (או האזור הרלוונטי שהגדרת עבור AWS זיהוי). השאר את פורמט ברירת המחדל של הפלט ריק.
שלב 5: חבר את הפריטים ל- Raspberry Pi
אז החיבורים של הפריטים הם להלן.
- סרוו RC - 1, 11, קרקע
- מתג מגנטי - 8, קרקע
- באזר - 32, קרקע
- כפתור חיצוני - 16, קרקע
- כפתור בתוך - 18, קרקע
- סיכת SDA על קורא RFID - 24
- סיכת SCK על קורא RFID - 23
- סיכת MOSI על קורא RFID - 19
- סיכת MISO על קורא RFID - 21
- סיכת GND על קורא RFID - קרקע
- סיכת RST על קורא RFID - 22
- פין 3.3 V בקורא RFID - 17
אנא התחבר לאדמה הקרובה ביותר.
שלב 6: קודים
אתה יכול למצוא את כל הקוד הדרוש במאגר Git שלי.
לקבלת השלבים כיצד להוסיף פנים ולהשתמש ב- Index Faces.py אנא בדוק את הסרטון הזה.
שלב 7: בניית האב טיפוס
מכיוון שלא צילמתי במהלך הבנייה שלי, אני פשוט אשאיר את התמונה של אב הטיפוס המוגמר שלי.
אב הטיפוס בנוי כדי להציג דלת. הנוף הנשקף ממנו מציג את מבט הדלת מבחוץ הבית. מצלמת פי הותקנה לגובה ממוצע של קו העין האנושי כדי להבטיח שהתמונה שצולמה תכיל פנים לזהות. כפתור פעמון הדלת שיפעיל את מצלמת ה- Pi לצילום תמונה ממוקם מתחת למצלמת ה- Pi. קורא RFID מונח גם על הדלת כדי שהמשתמש ליד הדלת יפתח את הדלת באמצעות תג RFID במקרה שהזיהוי נכשל.
הכפתור האדום הוא הכפתור הפנימי שישמש לפתיחת הדלת מבפנים הבית. פטל פאי ממוקם בחלק הפנימי של הבית כך שאנשים מבחוץ לא יכולים להתעסק איתו. סרוו RC ממוקם בצד ימין של הדלת כמנעול הדלת. זמזם ממוקם בחלק הפנימי של הבית על מנת להבטיח שאפשר לשמוע את צליל הזמזם מאנשים בתוך הבית כשהוא צלצל. מתג מגנטי ממוקם בין הדלת למסגרת.
שלב 8: בדיקת אב הטיפוס
הפעל את הקוד במסוף
sudo python3 שם קובץ. py
פשוט לחצתם על הכפתור הצהוב בצד החיצוני של הבית והתמונה הזו צולמה.
בדוק את אמזון DynamoDB של אמזון כדי לבדוק שהטבלה מתעדכנת ודליים S3 כדי לראות שהתמונה שצולמה מאוחסנת.
שלב 9: סגירה
אם תחליט לעשות את הפרויקט הזה בעצמך, הודע לי על כך בתגובות (:
תודה שקראתם.
מוּמלָץ:
זיהוי פנים ב- Raspberry Pi 4B בשלושה שלבים: 3 שלבים
זיהוי פנים ב- Raspberry Pi 4B בשלושה שלבים: במדריך זה אנו הולכים לבצע זיהוי פנים ב- Raspberry Pi 4 עם Shunya O/S באמצעות ספריית Shunyaface. Shunyaface היא ספריית זיהוי/זיהוי פנים. הפרויקט שואף להשיג את מהירות הזיהוי והזיהוי המהירה ביותר עם
זיהוי פנים וזיהוי - מזהה פנים Arduino באמצעות OpenCV Python ו- Arduino .: 6 שלבים
זיהוי פנים וזיהוי | מזהה פנים Arduino באמצעות OpenCV Python ו- Arduino .: זיהוי פנים AKA זיהוי פנים הוא אחת התכונות החשובות ביותר בטלפונים ניידים בימינו. אז הייתה לי שאלה " האם אפשר לקבל מזהה פנים לפרוייקט Arduino שלי " והתשובה היא כן … המסע שלי התחיל כדלקמן: שלב 1: גישה אלינו
מערכת אבטחת זיהוי פנים למקרר עם פטל פטל: 7 שלבים (עם תמונות)
מערכת אבטחת זיהוי פנים למקרר עם פטל פטל: גלישה באינטרנט גיליתי שמחירי מערכות אבטחה משתנים בין 150 $ ל 600 $ ומעלה, אך לא ניתן לשלב את כל הפתרונות (אפילו היקרים מאוד) עם אחרים כלים חכמים בביתך! לדוגמה, אינך יכול להגדיר
זיהוי פנים+זיהוי: 8 שלבים (עם תמונות)
זיהוי פנים+זיהוי: זוהי דוגמה פשוטה לריצת זיהוי פנים וזיהוי באמצעות OpenCV ממצלמה. הערה: הכנתי את הפרויקט הזה לתחרות חיישנים והשתמשתי במצלמה כחיישן לאיתור מעקב והכרה. אז, המטרה שלנו בפגישה זו, 1. התקן את אנקונדה
טקסס גדול פנים - הקרנת פנים תלת -ממדית כיצד: 10 שלבים (עם תמונות)
Texas Big Face - הקרנת פנים תלת מימדית כיצד: יצירת " פסלים חיים " על ידי הקרנת פנייך על פסלים. א איך לעשות זאת: דיוויד סאתרלנד, קירק מורנו בשיתוף עם מעבדת המחקר של גרפיטי יוסטון* מספר הערות אמרו שיש כמה בעיות שמע. זה