LTE Pi HAT бүхий нүүр таних ухаалаг түгжээ: 4 алхам

2024 Зохиолч: John Day | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2024-01-30 11:02

Нүүр таних нь улам бүр өргөн хэрэглэгдэж байгаа тул үүнийг ашиглан ухаалаг түгжээ хийх боломжтой боллоо.

Алхам 1: Энэхүү төсөлд ашигласан зүйлс

Тоног төхөөрөмжийн бүрэлдэхүүн хэсгүүд

• Raspberry Pi 3 загвар Б.
• Raspberry Pi камерын модуль V2
• Гроув - буухиа
• LTE Cat 1 Pi HAT (Европ)
• 10.1 инчийн 1200x1980 HDMI IPS LCD дэлгэц

Програм хангамж, онлайн үйлчилгээ

• WinSCP
• Notepad ++

Алхам 2: Тоног төхөөрөмжийн холболт

Энэ төсөлд бид пикамераар зураг авч, нүүр царайг нь таньж, дараа нь таних үр дүнг дэлгэц дээр харуулахаар төлөвлөж байна. Хэрэв царай нь танигдсан бол хаалгыг онгойлгож, хаалгыг нь онгойлгосон хүн рүү утасны дугаар руу SMS илгээнэ үү.

Тиймээс та Raspberry Pi -ийн камерын интерфейст камер холбож, антен, Grove - Relay -ийг LTE Pi малгай руу суулгаж, HAT -ийг Pi -д залгах хэрэгтэй. Дэлгэцийг Raspberry Pi -д HDMI кабелиар холбож болно, дэлгэц болон Pi -д тэжээлээ холбохоо бүү мартаарай.

Алхам 3: Програм хангамжийн програмчлал

Нүүр таних

Adam Geitgey болон түүний нүүр таних төсөлд баярлалаа, бид дэлхийн хамгийн энгийн царай таних номын санг Raspberry Pi дээр ашиглах боломжтой. Дараах алхамууд нь Pi дээр нүүр таних тохиргоог хэрхэн хийхийг танд харуулах болно.

Алхам 1. Камер болон GPU санах ойг тохируулахдаа raspi-config ашиглана уу.

sudo raspi-config

Интерфэйсийн сонголтуудыг сонгох - Камерыг пикамерыг идэвхжүүлэхийн тулд, дараа нь GPU санах ойг тохируулахын тулд Нарийвчилсан сонголтууд - Memory Split -ийг сонгохдоо үүнийг 64 болгож өөрчлөх хэрэгтэй. Дуусгасны дараа Raspberry Pi -г дахин ачаална уу.

Алхам 2. Шаардлагатай номын санг суулгах.

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade sudo apt-get install-essential / cmake / gfortran / git / wget / curl / grafikmagick / libgraphicsmagick1-dev / libatlas-dev / libavcodec-dev / libavformat-dev / libboost-all-dev / libgtk2. 0-dev / libjpeg-dev / liblapack-dev / libswscale-dev / pkg-config / python3-dev / python3-numpy / python3-picamera / python3-pip / zip sudo apt-get clean

Алхам 3. Пикамера дэмждэг массив хийх.

sudo pip3 суулгах -пикамерыг сайжруулах [массив]

Алхам 4. Длиб ба царай таних програмыг суулгана уу.

sudo pip3 dlib суулгах

sudo pip3 face_recognition суулгах

Алхам 5. Царай таних жишээг татаж аваад ажиллуулна уу

git clone-ганц салбар

cd./face_recognition/ жишээ python3 facerec_on_raspberry_pi.py

АНХААРУУЛГА: Хэрэв та ImportError: libatlas.so.3: авсан бол хуваалцсан объектын файлыг нээж чадахгүй: Ийм файл эсвэл директор байхгүй тул үүнийг засахын тулд дараах тушаалыг ажиллуулна уу.

Реле

Царай таних бэлэн болсон үед бид нэмэлт онцлогуудыг үргэлжлүүлэн нэмж болно. Бид Grove - Relay -ийг LTE Cat 1 Pi HAT руу холбосон боловч I2C портоос илүү дижитал портыг ашигладаг.

Энэ нь Raspberry Pi 3B-т зориулагдсан бөгөөд SDA зүү ба SCL зүүг 3, 5-р зүү дээр харж болно.

Тиймээс бид релейг 5-р дижитал дохиог гаргаснаар хянах боломжтой. Raspberry Pi дээрээ python програмыг ажиллуулаарай. Хэрэв ямар нэгэн зүйл болохгүй бол та реле дээрээс Ti-Ta сонсох болно.

RPi. GPIO -г GPIO болгон импортлох

RELAY_PIN = 5 GPIO.setmode (GPIO. BOARD) GPIO.setup (RELAY_PIN, GPIO. OUT) GPIO.output (RELAY_PIN, GPIO. HIGH)

Эндээс ийм санаа байна, бид фолдероос мэдэгдэж буй нүүр царайг ачаалж, пикамераар авсан царайг таньдаг, хэрэв фолдер дотор байгаа бол хаалгыг онгойлгох релейг удирддаг. Бид тэдгээрийг ангилалд багтааж болно, энд load_known_faces () арга ба unlock () арга байна, дууссан програмыг энэ нийтлэлийн төгсгөлд татаж авах боломжтой.

def load_known_faces (өөрөө):

known_faces = os.listdir (өөрөө._ мэдэгдэж буй нүүр царай) нь мэдэгдэж буй нүүр царай дахь мэдэгдэж буй нүүрэнд: өөрөө._ мэдэгдэж буй нүүрний нэр.append (мэдэгдэж буй нүүр [0: len (мэдэгдэж байгаа_ нүүр) - len ('. jpg')]) мэдэгдсэн_face_image = face_recognition.load_image_files (өөрөө._ мэдэгдсэн_файл)) өөрөө._ мэдэгдэж буй_нүүрүүд_кодлох GPIO. HIGH) хэвлэх ('Хаалга нээгдсэн') хугацаа } '. формат (өөрөө._ retry_count)) буцаах Худал

Гайхамшигтай гэж бодоорой, бид таньсан зургийг харуулах болно, PIL ба matplotlib номын сан нь тусалж чадна, үүнд matplotlib -ийг гараар суулгах шаардлагатай бөгөөд Raspberry Pi -ийн терминал дээр энэ тушаалыг ажиллуулна уу.

sudo pip3 matplotlib суулгана уу

Тэдгээрийг кодондоо оруулж, unlock () -т блоклохыг дараах байдлаар өөрчилнө үү.

img = Image.open ('{}/{}. jpg'.format (өөрөө._ мэдэгдэж буй_ нүүр царай_ зам, өөрөө._ мэдэгдэж буй_нүүр_нүүр [0]))

plt.imshow (img) plt.ion () GPIO.output (өөрөө._ relay_pin, GPIO. HIGH) хэвлэх ('Хаалга нээгдсэн') plt.pause (3) plt.close () GPIO.output (өөрөө._ relay_pin, GPIO). LOW) өөрөө._ reset_recognise_params () буцаана Үнэн

Одоо хэрэв царай танигдсан бол фолдер доторх зураг дэлгэц дээр гарч ирнэ.

SMS

Заримдаа бид манай өрөөнд хэн байгааг мэдэхийг хүсч байгаа бөгөөд одоо LTE Cat 1 Pi HAT -ийг байрлуулах газар байна. SIM картыг залгаж, доорх алхмуудыг дагана уу.

Алхам 1. Raspberry Pi -д UART0 -ийг идэвхжүүлнэ үү

Config.txt файлыг засварлахын тулд нано ашиглана уу

sudo нано /boot/config.txt

dtoverlay = pi3-disable-bt-ийг ёроолд нь нэмээд hciuart үйлчилгээг идэвхгүй болго.

sudo systemctl hciuart -ийг идэвхгүй болгох

дараа нь /boot дэх cmdline.txt консол = serial0, 115200 -г устга

sudo нано /boot/cmdline.txt

Бүх зүйл дууссаны дараа та Raspberry Pi -г дахин ачаалах хэрэгтэй.

Алхам 2. Жишээг татаж аваад ажиллуулна уу.

Raspberry Pi дээрээ терминал нээгээд эдгээр тушаалуудыг мөр мөр болгон бичнэ үү.

cd ~

git clone https://github.com/Seeed-Studio/ublox_lara_r2_pi_hat.git cd ublox_lara_r2_pi_hat sudo python setup.py cd тестийг sudo python test01.py суулгах

Хэрэв та эдгээр гаралтыг терминал дээрээ харж байгаа бол LTE Cat 1 Pi HAT нь сайн ажилладаг.

40-зүү GPIO толгой илэрсэн

GPIOs 16 болон 17 rts cts дээр CTS0 ба RTS0-ийг идэвхжүүлснээр… модулийн нэр: LARA-R211 RSSI: 3

Одоо бид HAT сайн ажилладаг гэдгийг мэдэж байсан, үүнийг SMS илгээхдээ хэрхэн ашиглах вэ? Таны мэдэх ёстой хамгийн эхний зүйл бол Raspberry Pi нь UAT -ийн AT командыг илгээх замаар HAT -тай харилцах явдал юм. Та энэ кодыг python дээр ажиллуулснаар AT командыг LTE HAT руу илгээж болно

ublox_lara_r2 импортоос *

u = Ublox_lara_r2 () u.initialize () u.reset_power () # Дебаг хийх массажийг хаах u.debug = Худал u.sendAT ('')

SMS илгээх AT тушаал дараах байдалтай байна

AT+CMGF = 1

AT+CMGS =

Тиймээс энд _send_sms () арга байна:

def _send_sms (өөрөө):

хэрэв өөрөө._ phonenum == Аль нь ч биш: буцааж худлаа тайлах зориулалттай False._ хүлээн зөвшөөрөх_фэйс_нэр (): хэрэв өөрөө._ ublox.sendAT ('AT+CMGF = 1 / r / n'): хэвлэх (өөрөө._ ublox. хариулт) өөрөө бол. _ublox.sendAT ('AT+CMGS = "{}" / r / n'.format (өөрөө._ phonenum))): өөрөө._ ublox.sendAT (' {} өрөөнд орвол хэвлэх (өөрөө._ ublox.response). / x1a'.format (unlocker)): хэвлэх (өөрөө._ ublox. хариулт)

АНХААРУУЛГА: LTE Cat 1 Pi HAT -ийн номын сан нь python2 -тэй нийцдэггүй, python3 -тэй тийм ч сайн нийцдэггүй, хэрэв та үүнийг нүүр таних төхөөрөмжтэй ашиглахыг хүсвэл энэ нийтлэлийн төгсгөлд байгаа линкээс татаж авна уу.