Агуулгын хүснэгт:

TouchFree: Температурыг автоматаар шалгах, маск илрүүлэх ТҮЦ: 5 алхам
TouchFree: Температурыг автоматаар шалгах, маск илрүүлэх ТҮЦ: 5 алхам

Видео: TouchFree: Температурыг автоматаар шалгах, маск илрүүлэх ТҮЦ: 5 алхам

Видео: TouchFree: Температурыг автоматаар шалгах, маск илрүүлэх ТҮЦ: 5 алхам
Видео: Cara mengukur suhu kompor infrared dengan max6675 K-type Thermocoupler (Subtittled) 2024, Арванхоёрдугаар сар
Anonim
Image
Image
TouchFree: Температурыг автоматаар шалгах, маск илрүүлэх ТҮЦ
TouchFree: Температурыг автоматаар шалгах, маск илрүүлэх ТҮЦ
TouchFree: Температурыг автоматаар шалгах, маск илрүүлэх ТҮЦ
TouchFree: Температурыг автоматаар шалгах, маск илрүүлэх ТҮЦ

Дэлхийн эргэн тойрон дахь орнууд дахин нээгдэж байгаа тул шинэ төрлийн Коронавирусын халдвартай амьдрах нь амьдралын шинэ хэв маяг болж байна. Гэхдээ вирусын тархалтыг зогсоохын тулд Коронавирусын халдвар авсан хүмүүсийг бусад хүмүүсээс салгах хэрэгтэй.

CDC -ийн мэдээлснээр халууралт нь Коронавирусын тэргүүлэх шинж тэмдэг бөгөөд шинж тэмдэгтэй өвчтөнүүдийн 83% нь халуурах зарим шинж тэмдэг илэрдэг. Олон улс орнууд сургууль, коллеж, оффис болон бусад ажлын байранд температурын хяналт, маскыг заавал хийлгэдэг.

Одоогийн байдлаар температурын үзлэгийг контактгүй термометр ашиглан гараар хийж байна. Гарын авлагын үзлэг нь үр ашиггүй, практик биш (хөл ихтэй газарт), эрсдэлтэй байж болно.

Эдгээр асуудлыг шийдэхийн тулд би Deep Learning Neural Network ашиглан Facial Landmarking & Contactless IR температур мэдрэгч, маск илрүүлэлтийг ашиглан температурын шалгалтыг автоматжуулах ТҮЦ зохион бүтээсэн.

Энэхүү ТҮЦ-ийг ашиглах нь зөвхөн сургууль, коллеж, оффис болон бусад ажлын байраар хязгаарлагдахгүй бөгөөд эмнэлэг гэх мэт эрсдэл өндөртэй бүсэд ашиглах боломжтой юм. Энэ төхөөрөмжийг галт тэрэгний буудал, автобусны буудал, нисэх онгоцны буудал гэх мэт газарт ашиглах боломжтой.

Энэхүү төслийн талаархи миний хандлага бол компьютерын хараа, гүнзгийрүүлэн сурах туршлагагүй хүн үүнийг ашиглах боломжтой болгохын тулд хялбаршуулсан тохиргооны процессыг бий болгох явдал байв. Энэ бол бүрэн ажиллагаатай, ашиглахад бэлэн төсөл юм. Бие даасан хэсэг тус бүрийн код файлуудыг нэмж, бүрэн хувилбарыг оруулснаар би энэ төслийг маш их өөрчлөн тохируулах боломжтой болгосон. Тиймээс та төслийн аль ч хэсгийг дангаар нь ашиглаж болно.

Тайлбар

Нэгдүгээрт, Tensorflow дээр суурилсан Deep Learning Neural Network нь тухайн хүн маск зүүж байгаа эсэхийг олж тогтоохыг хичээдэг. Хуурамч эерэг байдлаас урьдчилан сэргийлэхийн тулд олон янзын жишээн дээр сургаснаар системийг хүчирхэг болгосон.

Нэгэнт систем нь маскыг илрүүлснээр нүүрний тэмдэглэгээг хийх боломжтой болохын тулд хэрэглэгчээс маскаа тайлахыг хүсч байна. Систем нь температурыг авах хүний духан дээрх хамгийн сайн цэгийг олохын тулд DLIB модулийг нүүрний тэмдэглэгээнд ашигладаг.

Дараа нь Servo мотортой PID хяналтын системийг ашигласнаар духан дээрх сонгосон цэгийг мэдрэгчтэй зэрэгцүүлэхийг оролддог. Системийг тохируулсны дараа IR контактгүй температур мэдрэгч ашиглан температурын уншилтыг авна.

Хэрэв температур нь хүний биеийн температурын хэвийн хязгаарт байвал энэ нь тухайн хүнийг үргэлжлүүлэх боломжийг олгодог бөгөөд биеийн температур гэх мэт зураг болон бусад дэлгэрэнгүй мэдээллийг админ руу имэйлээр илгээдэг.

Хангамж

Техник хангамж

  1. Raspberry Pi загвар 2/3/4
  2. Raspberry Pi камерын модуль v1/v2
  3. Холбоо барихгүй хэт улаан туяаны температур мэдрэгч модуль (MLX90614)
  4. Албан ёсны Raspberry Pi мэдрэгчтэй дэлгэц (эсвэл ерөнхий 3.5 инчийн мэдрэгчтэй дэлгэц) (заавал биш)
  5. Pan Tilt иж бүрдэл
  6. SG90 бичил дижитал Servo x 2
  7. MicroSD карт
  8. Raspberry Pi цахилгаан адаптер

Програм хангамж

  1. Raspberry Pi OS (өмнө нь Raspbian гэж нэрлэдэг байсан)
  2. Tensorflow-2.2.2
  3. OpenCV
  4. DLIB нүүрний тэмдэглэгээ

Зөвлөмж болгож буй: