תוכן עניינים:

TouchFree: בדיקת טמפרטורה אוטומטית וקיוסק זיהוי מסכות: 5 שלבים
TouchFree: בדיקת טמפרטורה אוטומטית וקיוסק זיהוי מסכות: 5 שלבים

וִידֵאוֹ: TouchFree: בדיקת טמפרטורה אוטומטית וקיוסק זיהוי מסכות: 5 שלבים

וִידֵאוֹ: TouchFree: בדיקת טמפרטורה אוטומטית וקיוסק זיהוי מסכות: 5 שלבים
וִידֵאוֹ: סרטון הדרכה: חצי כיסוי לרכב Autotent - מרכב סדאן 2024, דֵצֶמבֶּר
Anonim
Image
Image
TouchFree: בדיקת טמפרטורה אוטומטית וקיוסק לאיתור מסכות
TouchFree: בדיקת טמפרטורה אוטומטית וקיוסק לאיתור מסכות
TouchFree: קיוסק אוטומטי של טמפרטורה וזיהוי מסכות
TouchFree: קיוסק אוטומטי של טמפרטורה וזיהוי מסכות

ככל שמדינות ברחבי העולם נפתחות מחדש, החיים עם הנגיף הקורונה הופכים לדרך חיים חדשה. אך כדי לעצור את התפשטות הנגיף עלינו להפריד בין אנשים הסובלים מנגיף הקורונה מהשאר.

על פי ה- CDC, חום הוא הסימפטום המוביל של נגיף הקורונה כאשר עד 83% מהחולים הסימפטומטיים מראים סימני חום. מדינות רבות מחייבות בדיקות טמפרטורה ומסכות חובה עבור בתי ספר, מכללות, משרדים ומקומות עבודה אחרים.

נכון לעכשיו, בדיקות הטמפרטורה נעשות באופן ידני באמצעות מדחום ללא מגע. בדיקות ידניות יכולות להיות לא יעילות, לא מעשיות (במקומות עם כמות גדולה), ומסוכנות.

כדי לפתור בעיות אלה, עיצבתי קיוסק שמאפשר את תהליך בדיקת הטמפרטורה לאוטומטיות באמצעות חיישן טמפרטורה לפנים וחיי טמפרטורת IR ללא מגע וזיהוי מסכות באמצעות רשת עצבית למידה עמוקה.

השימוש בקיוסק זה אינו מוגבל לבתי ספר, מכללות, משרדים, מקומות עבודה אחרים, אך ניתן להשתמש בו גם באזורים בסיכון גבוה כמו בתי חולים. ניתן להשתמש במכשיר זה גם בתחנות רכבת, תחנות אוטובוס, שדות תעופה וכו '.

גישתי לפרויקט זה הייתה לבנות תהליך התקנה יעיל כך שכל אחד ללא ניסיון קודם בחזון מחשבים או למידה עמוקה יוכל להשתמש בזה. זהו פרויקט מתפקד ומוכן לשימוש. הפכתי את הפרויקט הזה להתאמה אישית רבה על ידי הוספת קבצי קוד עבור כל חלק עצמאי והגרסה המלאה. לפיכך, תוכל להשתמש בכל אחד מחלקי הפרויקט בנפרד.

הֶסבֵּר

ראשית, רשת העצב הלמידה העמוקה מבוססת Tensorflow מנסה לזהות אם האדם חובש מסכה או לא. המערכת הופכת לחזקה על ידי אימון שלה עם דוגמאות רבות ומגוונות למניעת חיובי שווא.

לאחר שהמערכת זיהתה את המסכה שהיא מבקשת מהמשתמש להסיר את המסכה על מנת שתוכל לבצע ציון דרך פנים. המערכת משתמשת במודול DLIB לציון ציון פנים כדי למצוא את הנקודה הטובה ביותר על המצח של האדם שאפשר לקחת ממנו טמפרטורה.

לאחר מכן באמצעות מערכת בקרת PID עם מנועי סרוו, המערכת מנסה ליישר את הנקודה הנבחרת במצח עם החיישן. לאחר יישור המערכת לוקחת קריאת טמפרטורה באמצעות חיישן טמפרטורה IR ללא מגע.

אם הטמפרטורה נמצאת בטווח טמפרטורות גוף האדם הרגיל היא מאפשרת לאדם להמשיך ושולחת מייל למנהל המערכת עם תמונה ופרטים נוספים כמו טמפרטורת גוף וכו '.

אספקה

חוּמרָה

  1. פטל פאי דגם 2/3/4
  2. מודול מצלמת Raspberry Pi v1/v2
  3. מודול חיישן טמפרטורה אינפרא אדום ללא מגע (MLX90614)
  4. מסך מגע רשמי של Raspberry Pi (או מסך מגע כללי בגודל 3.5 אינץ ') (אופציונלי)
  5. ערכת הטיה של פאן
  6. סרוו מיקרו דיגיטלי SG90 x 2
  7. כרטיס מיקרו אס די
  8. מתאם מתח Raspberry Pi

תוֹכנָה

  1. מערכת הפעלה Raspberry Pi (נקראה בעבר Raspbian)
  2. Tensorflow-2.2.2
  3. OpenCV
  4. ציון דרך לפנים של DLIB

מוּמלָץ: