TouchFree: Automatická kontrola teploty a kiosek pro detekci masky: 5 kroků

2024 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy změněno: 2024-01-30 08:20

Jak se země po celém světě znovu otevírají, život s novým koronavirem se stává novým způsobem života. Abychom však zastavili šíření viru, musíme oddělit lidi s koronavirem od ostatních.

Podle CDC je horečka hlavním příznakem koronaviru, přičemž až 83% symptomatických pacientů vykazuje určité známky horečky. Mnoho zemí dělá pro školy, vysoké školy, úřady a další pracoviště povinné kontroly teploty a masky.

V současné době se kontroly teploty provádějí ručně pomocí bezkontaktního teploměru. Ruční kontroly mohou být neefektivní, nepraktické (v místech s velkým odstupem) a riskantní.

K vyřešení těchto problémů jsem navrhl kiosek, který automatizuje proces kontroly teploty pomocí funkce Facial Landmarking & Contactless IR Temperature Sensor and Mask Detection using Deep Learning Neural Network.

Použití tohoto kiosku není omezeno na školy, vysoké školy, úřady a další pracoviště, ale může být také použito ve vysoce rizikových oblastech, jako jsou nemocnice. Toto zařízení lze také použít na nádražích, autobusových zastávkách, letištích atd.

Mým přístupem pro tento projekt bylo vybudovat zjednodušený proces instalace tak, aby jej mohl použít kdokoli bez předchozích zkušeností s počítačovou vizí nebo hlubokým učením. Toto je plně funkční a připravený projekt k použití. Udělal jsem tento projekt vysoce přizpůsobitelný přidáním souborů kódu pro každou samostatnou část a plnou verzi. Můžete tedy použít kteroukoli část projektu samostatně.

Vysvětlení

Za prvé, neurální síť Deep Learning založená na Tensorflow se pokouší zjistit, zda osoba nosí masku nebo ne. Systém byl vyroben jako robustní tím, že jej cvičil s mnoha různými příklady, aby se zabránilo falešným pozitivům.

Jakmile systém detekuje masku, požádá uživatele, aby masku odstranil, aby mohla provádět orientační body obličeje. Systém používá modul DLIB pro orientační body na obličeji, aby našel nejlepší místo na čele osoby, ze které se měří teplota.

Poté pomocí řídicího systému PID se servomotory se systém pokusí zarovnat vybrané místo na čele se senzorem. Po zarovnání systém provede odečet teploty pomocí bezkontaktního IR teplotního senzoru.

Pokud je teplota v rozmezí normálních teplot lidského těla, umožňuje osobě pokračovat a odešle e -mail správci s obrázkem a dalšími podrobnostmi, jako je teplota těla atd.

Zásoby

Hardware

1. Raspberry Pi Model 2/3/4
2. Modul kamery Raspberry Pi v1/v2
3. Bezkontaktní modul infračerveného teplotního senzoru (MLX90614)
4. Oficiální dotyková obrazovka Raspberry Pi (nebo obecná 3,5palcová dotyková obrazovka) (volitelně)
5. Pan Tilt Kit
6. Micro digitální servo SG90 x 2
7. MicroSD karta
8. Napájecí adaptér Raspberry Pi

Software

1. Raspberry Pi OS (dříve známý jako Raspbian)
2. Tensorflow-2.2.2
3. OpenCV
4. DLIB Facial Landmarking