Raspberry Pi бүхий хөргөгчийн нүүрний таних аюулгүй байдлын систем: 7 алхам (зурагтай)

2024 Зохиолч: John Day | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2024-01-30 11:04

Интернэт үзэж байхдаа би аюулгүй байдлын системийн үнэ 150 $ -аас 600 $ ба түүнээс дээш хооронд хэлбэлздэг болохыг олж мэдсэн боловч бүх шийдлийг (хамгийн үнэтэй нь ч гэсэн) гэртээ бусад ухаалаг хэрэгслүүдтэй нэгтгэж чаддаггүй! Жишээлбэл, та урд хаалган дээрээ аюулгүй байдлын камер суурилуулж чадахгүй тул танд эсвэл найз нөхөддөө автоматаар хаалга онгойлгох болно!

Би хаана ч ашиглах боломжтой энгийн, хямд, хүчирхэг шийдлийг гаргахаар шийдлээ! Хямд, гар хийцийн хамгаалалтын системийг хэрхэн бий болгох талаар олон гарын авлага байдаг боловч би эдгээрийг үнэхээр энгийн бус байдлаар ашиглахыг харуулахыг хүсч байна - security system for a refriger for facial tanın!

Энэ яаж ажилдаг вэ? Хөргөгчний дээд хэсэгт байрлуулсан IP камер, мэдрэгч (хоёр товчлуур) нь хөргөгчийн хаалгыг онгойлгоход хүргэдэг бөгөөд үүний дараа Raspberry Pi тухайн хүний зургийг (IP камертай) аваад Microsoft Face API руу илгээдэг. дүрсийг шинжлэх, тухайн хүний нэрийг хүлээн авах. Энэхүү мэдээллээр Raspberry Pi "нэвтрэх жагсаалт" -ыг сканнердаж байна: хэрэв тухайн хүн хөргөгчинд нэвтрэх эрхгүй бол Raspberry нь эзэндээ имэйл, мессеж, твиттерээр дамжуулан мэдэгдэнэ. (Дээрх зургуудыг үзнэ үү)

Яагаад? Энэхүү систем нь гэр бүлийнхээ гишүүдийг, ялангуяа хоолны дэглэм барьж байхдаа, эсвэл шөнө дундаас хойш хоол идэхгүй байхад нь хяналт тавих боломжийг олгодог. Эсвэл үүнийг зөвхөн зугаа цэнгэлд ашиглаарай!

Нэмж дурдахад та камераа урд хаалган дээрээ байрлуулж, танай гэр бүлийн гишүүд эсвэл найз нөхөд ойртох үед системийг онгойлгох боломжтой болно. Мөн энэ бол төгсгөл биш! Өргөдөл гаргах боломж хязгааргүй юм!

Эхлээд үзье!

Алхам 1: Бэлтгэл ажил

Танд хэрэгтэй болно:

• Raspberry Pi 3 (та хуучин хувилбарыг ашиглаж болно, гэхдээ гурав дахь үе нь Wi-Fi-тай тул маш тохиромжтой)
• Товчлуурууд
• Утас
• Хуучин ухаалаг гар утас эсвэл Raspberry Pi камер

Таны хийх ёстой хамгийн эхний зүйл бол Raspberry Pi -ийг тохируулах явдал юм. Үүнийг хэрхэн хийх талаархи дэлгэрэнгүй зааврыг эндээс олж болно, гэхдээ бид энэ гарын авлагын хамгийн чухал алхамуудыг авч үзэх болно.

1. Win32 DiskImager програмыг эндээс татаж аваарай (хэрэв та Windows ашигладаг бол)
2. SD форматлагчийг эндээс татаж аваарай
3. SD картаа компьютерт оруулаад SD форматлагчаар форматлана уу
4. Raspbian зургийг эндээс татаж аваарай ("Paspel бүхий Raspbian Jessie" -ийг сонгоно уу)
5. Win32 DiskImager програмыг ажиллуулаад SD картаа сонгоод Raspbian зургийн замыг зааж өгөөд "Бичих" дээр дарна уу.
6. Raspberry Pi -д SD карт оруулаад тэжээлээ асаана уу.

Нэмж дурдахад та Raspberry Pi -г SSH -ээр дамжуулан системд нэвтрэхийн тулд тохируулах хэрэгтэй болно. Интернет дээр маш олон заавар байдаг, та үүнийг ашиглаж болно, эсвэл монитор, гар хавсаргаж болно.

Одоо таны Pi тохируулагдсан бөгөөд та үргэлжлүүлэхэд бэлэн байна!

Алхам 2: Мэдрэгч хийх

Алхамны тодорхойлолт: Энэ алхамаар бид хөргөгчийн хаалгыг онгойлгож, Raspberry Pi -ийг идэвхжүүлж байгааг илрүүлэх мэдрэгч хийх болно.

Үүнийг тохируулахын тулд танд анх бэлтгэсэн 2 товчлуур хэрэгтэй болно. Эхний товчлуур нь хаалга онгойлгох үед, хоёр дахь товчлуур нь хүний зургийг авах үед хаалга онгойлгох үед илрэх болно.

1. Гагнуурын утсыг товчлуурт холбоно.
2. Эхний товчлуурыг хөргөгчийн хаалган дээр хавчуулаарай, ингэснээр хаалга хаагдах үед түлхэгдэнэ (дээрх зургийг үзнэ үү)
3. Дээрх зураг дээр үзүүлсэн шиг хоёр дахь товчлуурыг хөргөгчийн хаалган дээр хавсаргана уу. Систем зураг авахад хаалга хүрэх цэгээс бусад тохиолдолд энэ товчлуурыг үргэлж суллах ёстой. Үүнийг тохируулахын тулд та хөргөгчиндөө ямар нэгэн зүйл хавсаргах хэрэгтэй бөгөөд ингэснээр хаалгыг хүссэн хэмжээгээр онгойлгоход энэ товчлуур дарагдах болно (дээрх зургийг үзнэ үү).
4. Товчнуудаас Raspberry Pi руу утас залгаарай: эхний товчлуурыг GPIO 23 ба газард, хоёр дахь товчлуурыг GPIO 24 ба газард холбоно уу (Fritzing диаграмыг үзнэ үү).

Тэмдэглэл: Би BCM pinout (Board биш) ашигладаг бөгөөд ялгааг эндээс уншина уу.

Python бүрхүүлийг ажиллуулахын тулд Raspberry Pi -г SSH -ээр холбосны дараа терминалыг бичнэ үү.

питон3

Хэрэв та Raspberry Pi -д дэлгэц, гар хавсаргаж байгаа бол цэснээс "Python 3 IDLE" -г ажиллуулна уу.

Дараагийн алхам бол Raspberry Pi -ийг товчлууруудаар ажиллуулах явдал юм. Бид GPIO 23 ба 24 тээглүүрт тусгай сонсогчдыг хавсаргах бөгөөд тэдгээр нь "өсөх ирмэг" болон "унах ирмэг" үйл явдлыг сонсох болно. Энэ тохиолдолд сонсогчид бидний тодорхойлсон функцийг дуудах болно. "Өсөн нэмэгдэж буй ирмэг" гэдэг нь товчлуурыг дарж, одоо суллахыг хэлнэ (эхний товчлуур - хаалга нээгдэнэ), "унах ирмэг" гэдэг нь товчлуурыг суллаж дарсан гэсэн үг юм (хоёр дахь товчлуур - хаалга тодорхой цэгт хүрсэн). Товчлуурын функцын талаар илүү ихийг эндээс үзнэ үү.

Нэгдүгээрт, зүү рүү нэвтрэх боломжийг олгодог номын санг импортлох:

RPi. GPIO -г GPIO болгон импортлох

Үйл явдал эхлэх үед дуудагдах тусгай функцуудыг тодорхойлно уу.

def sensor1 (суваг): хэвлэх ("мэдрэгч 1 идэвхжсэн") def sensor2 (суваг): хэвлэх ("мэдрэгч 2 идэвхжсэн)

Тэмдэгтийн төрлийг тохируулах:

GPIO.setmode (GPIO. BCM)

Зүүг тохируулах:

GPIO.setup (23, GPIO. IN, pull_up_down = GPIO. PUD_UP) GPIO.setup (24, GPIO. IN, pull_up_down = GPIO. PUD_UP)

Сонсогчдыг хавсаргах:

GPIO.add_event_detect (23, GPIO. RISING, callback = sensor1, bouncetime = 300) GPIO.add_event_detect (24, GPIO. FALLING, callback = sensor2, bouncetime = 300)

Одоо та үүнийг туршиж үзэх боломжтой! Хэрэв та 1 товчлуурыг дарвал терминал дээр "мэдрэгч 1 идэвхжсэн" гэсэн мессеж гарч ирэх бөгөөд 2 товчлуур дээр "мэдрэгч 2 идэвхжсэн" гэсэн мессеж гарч ирнэ.

Тэмдэглэл: Туршилт хийж дуусаад дараах функцийг дуудахаа бүү мартаарай: GPIO.cleanup ().

Хаалга зураг авах хэмжээнд хүрэхэд дуудагддаг өөр нэг функцийг тохируулцгаая! Та үүнийг өөрөө хийх эсвэл миний хавсаргасан миний хэрэгжилтийг ашиглаж болно (sensor.py)

Тэмдэглэл: sensor.py нь зөвхөн туршилтын зориулалтаар ашиглагддаг бөгөөд миний хамгийн сүүлийн алхамд хавсаргасан бүрэн ажиллагаатай файлууд юм.

Алхам 3: IP камерыг тохируулна уу

Алхам тайлбар: Одоо бид хуучин ухаалаг гар утсыг IP камер болгон тохируулах гэж байна.

Ухаалаг гар утсыг IP камер болгон ашиглах нь апп ашиглан хийгддэг. Та ашиглаж болох Android, iOS, Windows Phone -д зориулсан өөр өөр програмууд байдаг. Би Андройдод зориулсан "IP вэбкамер" гэж нэрлэсэн камерыг сонгосон. Энэ бол үнэгүй програм бөгөөд үүнийг тохируулахад хялбар байдаг.

Аппыг ажиллуулж, "Видео тохиргоо" руу очоод програмын өгөх зургийн нарийвчлалыг тохируулна уу. Дараа нь "Серверийг эхлүүлэх" дээр дарна уу (дээрх эхний зураг). Дэлгэцийн доод хэсэгт та камерын ip хаягийг харах ёстой (дээрх хоёр дахь зургийг үзнэ үү). Хөтөч дээр та https://cam_ip_address/photo-j.webp

Эцэст нь камерыг хөргөгчинд холбоно уу (дээрх сүүлийн зураг).

Алхам 4: Face API

Алхамны тайлбар: Энэ алхам дээр бид нүүр царай таних, хүмүүсийг таних Microsoft -ын Face API -ийн талаар ярих болно.

Майкрософтын Face API нь нүүр таних үйлчилгээ бөгөөд үүгээр дамжуулан бид зургуудад дүн шинжилгээ хийж, дээрх хүмүүсийг таних боломжтой.

Нэгдүгээрт, танд Microsoft Azure данс хэрэгтэй. Хэрэв танд байхгүй бол энд үүнийг үнэгүй үүсгэж болно.

Хоёрдугаарт, https://portal.azure.com хаягаар орж, зүүн талын "Шинэ" дээр дараад "Cognitive Services APIs" маягтыг оруулаад үүнийг сонгоод "Create" дээр дарна уу. Эсвэл та энэ линкийг нээж болно. Одоо та үйлчилгээнийхээ нэрийг оруулах, захиалгын төрөл, танд хэрэгтэй API -ийн төрлийг (манай тохиолдолд энэ нь Face API), байршил, үнийн түвшин, нөөцийн бүлгийг сонгож, Хуулийн нөхцлийг зөвшөөрөх ёстой (энэ алхамд нэмсэн дэлгэцийн зургийг үзнэ үү).

Гуравдугаарт, "Бүх нөөц" дээр дарж Face API үйлчилгээг сонгоод хэрэглээний статистик мэдээлэл, итгэмжлэл гэх мэтийг үзээрэй.

Face API -ийн дэлгэрэнгүй мэдээллийг эндээс авах боломжтой бөгөөд өөр өөр програмчлалын хэл дээрх жишээг өгсөн болно. Энэ төслийн хувьд бид питон ашиглаж байна. Та баримт бичгийг уншиж, өөрийн функцийг хийх боломжтой эсвэл энд өгсөн функцийг ашиглаж болно (энэ нь Майкрософтоос өгсөн функцүүдийн бүрэн багц биш, зөвхөн энэ төсөлд шаардлагатай цэгүүд юм). Миний python файлууд энэ алхамд хавсаргасан болно.

Face API -тэй ажиллах бүтэц рүү шилжье. "Таних" функцийг ашиглахын тулд бид Face API үйлчилгээг ашиглан апп -аас авсан зургуудыг таних хүмүүсийн номын санг бий болгох ёстой. Үүнийг тохируулахын тулд дараах алхмуудыг дагана уу.

1. Бүлэг үүсгэх
2. Энэ бүлэгт хүн нэмэх
3. Эдгээр хүмүүст царай нэмээрэй
4. Галт тэрэгний бүлэг
5. Та танихыг хүсч буй хүнтэйгээ зургаа илгээнэ үү (нэр дэвшигчдийг хайж олохын тулд та зураг, бүлгийн дугаараа өгөх ёстой)
6. Үр дүн: Үүний хариуд та оруулсан зурган дээрээ байж болох нэр дэвшигчдийн жагсаалтыг авах болно.

Би бүлэг, ганц бие хүмүүс, ганц зургуудтай ажиллах боломжтой гурван онцлог функц бүхий гурван файл үүсгэсэн.

• PersonGroup.py - бүлэг үүсгэх, бүлгийн тухай мэдээлэл авах, бүх бүлгүүдийнхээ жагсаалтыг авах, бүлгийг сургах, сургалтын статусыг авах боломжийг олгодог онцлогуудыг агуулдаг.
• Person.py - зөвшөөрөх онцлог шинж чанаруудыг агуулсан: хүн үүсгэх, хүний мэдээлэл авах, заасан бүлэгт байгаа бүх хүмүүсийг жагсаах, заасан хүнд нүүр нэмэх.
• Face.py - зөвшөөрөх онцлог шинж чанаруудыг агуулсан: зураг дээрх нүүрийг таних, хүнийг таних, танигдсан хүний нэрийг авах

"Tanın.py" гэж нэрлэгддэг файлд би дүрс агуулсан нүүр байгаа эсэхийг шалгаж, заасан хүнд царай нэмэх боломжийг олгодог онцлог шинж чанаруудыг өгдөг (заасан хавтаснаас олон зурагнаас нүүрийг автоматаар нэмж өгдөг).

Энэ алхамд хавсаргасан файлыг татаж аваад задалж, PersonGroup.py, Person.py, Face.py гэсэн гурван файл дахь 'KEY' глобал хувьсагчийг өөрчилж болно. Та үүнийг олж болно: portal.azure.com> бүх эх сурвалж > нүүр api үйлчилгээ (эсвэл та үүнийг хэрхэн дуудсан)> түлхүүрүүд таб. Та хоёр түлхүүрийн аль нэгийг ашиглаж болно.

Анхаарна уу: энд бид хүмүүсийг таних Face API үйлчилгээг сургах гэж байгаа тул дараах үйлдлийг ямар ч компьютерээс хийж болно (Raspberry Pi үүнд шаардлагагүй) - өөрчлөлтийг Microsoft -ийн сервер дээр хадгална.

KEY -ийг өөрчилсний дараа tanın.py -ийг ажиллуулаад python бүрхүүлд дараах тушаалыг оруулна уу.

PersonGroup.create ("гэр бүл", 'fff-fff')) // та өөрийн нэр болон id-г ашиглаж болно.

бүлэг printResJson (PersonGroup.getPersonGroup ('fff-fff'))

Та дөнгөж үүсгэсэн бүлгийнхээ мэдээллийг харах ёстой. Одоо оруулна уу:

printResJson (Person.createPerson ('fff-fff', 'хүний нэр'))

Одоо та иргэний үнэмлэх авах болно. Энэ хүний дүрс бүхий фолдер үүсгэ, ингэснээр бүх зураг энэ хүний нүүрийг агуулсан болно. Та тодорхойлох нүүрэнд ямар гэрэл зураг илэрч байгааг харуулдаг таних.py -д DetectFaceOnImages функцийг ашиглаж болно. Одоо командыг ажиллуулна уу:

addFacesToPerson ('дүрс бүхий хавтас', 'өмнөх тушаалын дараа авсан хүний ID', 'fff-fff')

Дараа нь бид дараахь зүйлийг оруулаад үйлчилгээгээ сургах ёстой.

PersonGroup.trainPersonGroup ('fff-fff') printResJson (PersonGroup.getPersonGroupTrainingStatus ('fff-fff'))

Одоо манай бүлэг бэлтгэгдэж, хэн болохыг тодорхойлоход бэлэн боллоо.

Зураг дээрх хүнийг шалгахын тулд та дараахь зүйлийг хийх боломжтой.

Face.checkPerson (зураг, 'fff-fff')

Үүний хариуд та нэр дэвшигчдийн жагсаалт, зураг дээрх магадлалыг авах болно.

Анхаарна уу: та бүлэгт хүн эсвэл хүн рүү нүүр нэмэх бүртээ бүлгээ сургах ёстой!

Алхам 5: Улаан зангилааны тохиргоо

Алхамны тайлбар: Энэ үе шатанд бид таны хөргөгчинд нэвтрэх эрхийг зөрчсөн тухай танд мэдэгдэх Node-Red урсгалыг үүсгэх болно.)

Хэрэв таны Raspberry Pi нь Raspbian Jessie 2015 оны 11-р сар эсвэл түүнээс хойшхи хувилбар дээр ажилладаг бол Node-Red-ийг суулгах шаардлагагүй, учир нь үүнийг аль хэдийн суулгасан болно. Та үүнийг шинэчлэх хэрэгтэй. Энд гарын авлагыг ашиглана уу.

Одоо бид Twilio зангилааг Node-Red дээр суулгах ёстой бөгөөд ингэснээр бид мессеж бичих боломжтой болно. Терминалыг нээгээд дараахийг бичнэ үү.

cd ~/.node-rednpm node-red-node-twilio суулгах

Twilio зангилааны талаар эндээс үзнэ үү. Үүний дараа терминал руу бичиж Node-Red-ийг ажиллуулна уу.

зангилаа улаан

Дараа нь: https://127.0.0.1:1880/ руу очно уу - хэрэв та өөрийн бөөрөлзгөнө дээр браузер нээвэл https:// {raspberry_pi_ip}: 1880/ - хэрэв та Node -Red редакторыг өөр компьютерээс нээхийг хүсвэл.

Raspberry pi -ийн IP хаягийг мэдэхийн тулд энэ зааврыг ашиглана уу.

Одоо та Node-Red засварлагчийн зангилааны жагсаалтаас Twilio зангилааг олох хэрэгтэй (ихэвчлэн "нийгмийн" бүлгийн дараа гарч ирдэг).

Урсгалыг бий болгох цаг болжээ!

Анхаарна уу: та энэ алхамд хавсаргасан миний урсгалыг ашиглаж болно, гэхдээ зангилаагаа тохируулахаа бүү мартаарай: имэйл, твиттер, twilio. Энэ тухай дараа уншина уу.

Манай урсгал нь нэвтрүүлгийн зөрчлийн талаархи зарим өгөгдөл бүхий манай үндсэн програмаас POST хүсэлтийг хүлээн авдаг "мэдэгдэх" цэгээс эхэлдэг (өгөгдлийн жишээг "объект хүлээн авах тухай" тайлбарын цэгээс олж болно). Энэ зангилаа тэр даруй "Ok" гэсэн мессежээр хариулдаг тул үндсэн програм нь өгөгдлийг хүлээн авсныг мэддэг (Урсгал: /мэдэгдэх> Ok -ийн хариу> хариу). Доорх хэсэгт msg.payload нэртэй ногоон зангилаа дибаг хийх зорилгоор байдаг: хэрэв ямар нэг зүйл ажиллахгүй байвал та үүнийг ашиглаж болно.

Нэгдүгээр зангилаанаас (/мэдэгдэх) "Өгөгдлийн сэдэв" ба "Зургийн сэдэв" рүү тараасан өгөгдлийг "өгөгдөл" ба "зураг" сэдвүүдийг тус тус нэмсэн болно.

"Эмхэтгэх" зангилаан дээр бид "өгөгдөл" сэдэвтэй өгөгдлийг (эхний алхам дээр олж авдаг), "дүрс" сэдэвтэй зургийг хүлээн авдаг (зургийг /home/pi/image-j.webp

Дараагийн алхам бол манай хандалтын жагсаалтаас ирсэн хүн эсвэл танихгүй хүн эсэхийг шалгах явдал юм (checkConditions node). Бидний хүлээн авсан өгөгдөлд "итгэмжлэгдсэн хүн" талбар байдаг: "үнэн" гэдэг нь бид энэ хүнийг мэддэг гэсэн үг боловч тэр нэвтрэх зөвшөөрлийг зөрчсөн, "худал" гэдэг нь тухайн хүн танихгүй хүн гэсэн үг юм.

Үр дүн нь "үнэн" байвал бид twitter, twilio, имэйл рүү мэдэгдэл илгээдэг; үр дүн "худал" байх үед - зөвхөн имэйл болон twilio. Бид мессеж, хавсаргасан зураг, имэйлийн сэдэв бүхий имэйлийн объект, мессеж бүхий twilio -ийн объектыг бий болгодог. Твиттерийн хувьд "trustPerson" үнэн бол бид объект руу өгөгдөл нэмдэг. Дараа нь эдгээр гурван объектыг гурван өөр зангилаа руу илгээнэ үү.

Тэмдэглэл: Хэрэв дараах зангилаа мессеж хүлээж авахгүй бол бид түүнд "null" илгээдэг.

Мэдэгдэл өгөх цэгүүдийг тохируулах цаг боллоо!

Twitter урсгалд "twitter" зангилааг нэмнэ үү. Үүнийг давхар товшилтоор нээнэ үү. "Twitter ID" -ын хажууд харандаа дээр дарна уу. Дараа нь "Твиттерээр баталгаажуулахын тулд энд дарна уу" дээр дарна уу. Твиттер данс руугаа ороод Node-Red-д шаардлагатай зөвшөөрлийг өгнө үү.

"Имэйл" зангилааг урсгал руу нэмнэ үү. Хэрэв та Gmail ашигладаггүй бол дараах талбар дахь өгөгдлийг өөрчлөх шаардлагатай болно - "Сервер" ба "Порт" (та ашиглах ёстой сервер, портыг имэйлийн агентынхаа тусламжийн хуудсуудаас олж болно), эс бөгөөс эдгээрийг өөрчлөхгүй. талбарууд.

• To> мессеж илгээх имэйл хаяг
• Userid> имэйл хаягаар нэвтрэх ("To" талбартай ижил байж магадгүй)
• Нууц үг> имэйл дансны нууц үг
• Нэр> энэ зангилааны нэр

Twilio https://www.twilio.com/try-twilio руу орж бүртгэлээ бүртгүүлнэ үү. Баталгаажуулаарай. Https://www.twilio.com/console руу очно уу. "Утасны дугаарууд" (том # дүрс) дээр дарж үнэгүй дугаар үүсгэнэ үү. Хэрэв та АНУ-аас гадуур байгаа бол GEO зөвшөөрлийг нэмэх шаардлагатай бол https://www.twilio.com/console/sms/settings/geo-pe… хаягаар орж улсаа нэмнэ үү.

Одоо Node-Red засварлагч руу ороод Twilio зангилааг нэмж, дээр нь дарж бүх талбарыг тохируулж бөглөнө үү.

• Итгэмжлэх жуух бичиг> Орон нутгийн итгэмжлэлийг ашиглах

• Twilio> засварлах

  • SID данс> эндээс авна уу
  • > -Аас үүсгэсэн виртуал дугаараа бичнэ үү
  • Токен> эндээс авна уу
  • Нэр> Twilio
• Гаралт> SMS
• > Таны утасны дугаар руу
• Нэр> энэ зангилааны нэр.

Байрлуулах дээр дарна уу

Одоо таны урсгал бэлэн боллоо! Та POST хүсэлтийг заасан объектоор илгээж туршиж үзэх боломжтой!

Алхам 6: Бүх төслийг эмхэтгэх

Алхамны тайлбар: Энэ үе шатанд бид бүх эд ангиудыг нэгтгэж, тусдаа систем болгон ажиллуулах болно.

Энэ алхамаар та дараахь зүйлийг хийх ёстой.

1. Хуучин ухаалаг гар утсыг ip камер болгон тохируулна уу
2. Ажиллах мэдрэгчтэй байх
3. Майкрософтын Face API сургасан
4. Node-Red урсгалыг тохируулсан

Одоо бид 2 -р алхам дээр бичсэн кодоо сайжруулах хэрэгтэй байна. Илүү нарийвчлалтай нь хүн хаалга онгойлгоход дуудагддаг үйл явцын процесс (). Энэ функцэд бид дараахь зүйлийг хийх болно.

1. IP камераас зураг аваад "image.jpg" нэртэй "/home/pi/" хэсэгт хадгална уу ("getImage" файл дахь "fromIpCam" функц)
2. Тухайн зураг дээрх хүний нэрийг аваарай ("таних" файл дахь "checkPerson" функц)
3. Тухайн хүний хандалтын зөвшөөрлийг шалгана уу ("хандалт" файл дахь "шалгах" функц)
4. "Шалгах" функцын үр дүнд үндэслэн мессеж бичих
5. Зохиосон мессежийг Node-Red руу илгээх ("sendData" файл дахь "toNodeRed" функц)

Тэмдэглэл: Дээр дурдсан функцуудын бүрэн кодыг харахын тулд энэ алхамд хавсаргасан zip файлыг татаж авна уу.

"FromIpCam" функцын талаар. Энэ функц нь таны ip камер руу GET хүсэлт гаргах, хариуд нь төвлөрсөн зураг авах, таны заасан зам руу хадгалах боломжийг олгодог. Та энэ функцэд камерын IP хаягийг оруулах ёстой.

"CheckPerson" функцын талаар. Функц нь зурагнаас параметрүүдийг хайж олохыг хүсч буй зураг, бүлэгт хүрэх замыг олж авдаг. Нэгдүгээрт, энэ нь өгсөн зураг дээрх нүүрийг илрүүлдэг (Face.py файл, "илрүүлэх" функц). Хариуд нь хэрэв энэ царай илэрсэн бол энэ нь ID болно. Дараа нь энэ бүлэгт ижил төстэй хүмүүсийг олдог "таних" функц (Face.py файл) гэж нэрлэдэг. Хариуд нь хэрэв хүн олдвол ID -г авна. Дараа нь "ID" функцийг хүний ID -р параметр болгон дуудах, "хүн" функц нь заасан ID бүхий хүнийг буцаана, бид хүний нэрийг аваад буцааж өгнө.

"Шалгах" функцын талаар. Энэ функцийг "хандалт" файлд байрлуулсан бөгөөд "хандалтын жагсаалт" -ыг дэлхийн хувьсагч болгон байрлуулна (та үүнийг хүссэнээрээ өөрчлөх боломжтой). Өмнөх функцээс хүний нэрийг олж авахын тулд "шалгах" функцээр энэ хүнийг хандалтын жагсаалттай харьцуулж үр дүнг буцаана.

Тэмдэглэл: Бүтэн төслийг дараагийн алхамд хавсаргасан болно.

Алхам 7: Дүгнэлт

Энэ алхам дээр би Raspberry Pi дээрээ задалж, байрлуулах ёстой бүх төслийг хавсаргав.

Энэ төслийг ажиллуулахын тулд "main.py" файлыг ажиллуулна уу.

Хэрэв та Raspberry Pi-ийг SSH-ээр хянадаг бол та нэг бүрхүүлээс хоёр програм ажиллуулах хэрэгтэй болно: python програм ба Node-Red. Терминал дээр дараахь зүйлийг бичнэ үү.

зангилаа улаан

"Ctrl + Z" товчийг дараад дараахийг бичнэ үү.

ажлын байр

Та Node-Red процессыг харж байна. Процессийн ID -г хараад дараах зүйлийг бичнэ үү.

bg

Одоо Node-Red арын дэвсгэр дээр ажиллаж эхлэх ёстой. Дараа нь төслийнхөө лавлах руу очиж үндсэн програмыг ажиллуулна уу.

python3 main.py

Тэмдэглэл: python файлууд дахь KEY (4-р алхам) болон Node-Red урсгал дахь итгэмжлэлийг (5-р алхам) өөрчлөхөө бүү мартаарай.

Дууссан! Таны хөргөгч аюулгүй байна!

Энэхүү шийдвэрлэх боломжгүй зүйл танд таалагдсан гэж найдаж байна! Сэтгэгдлээ сэтгэгдлээ үлдээж болно.

Хэрэв та миний төсөлд саналаа өгвөл баяртай байх болно =)

Баярлалаа!