TouchFree: Automatisk temperaturkontroll og maskedeteksjonskiosk: 5 trinn

2024 Forfatter: John Day | [email protected]. Sist endret: 2024-01-30 11:22

Ettersom land rundt om i verden gjenåpner, blir det å leve med det nye koronaviruset den nye livsstilen. Men for å stoppe spredningen av viruset må vi skille mennesker som har Coronavirus fra resten.

I følge CDC er feber det ledende symptomet på koronaviruset med opptil 83% av symptomatiske pasienter som viser noen tegn på feber. Mange land gjør temperaturkontroller og masker obligatoriske for skoler, høyskoler, kontorer og andre arbeidsplasser.

For øyeblikket utføres temperaturkontrollene manuelt ved hjelp av kontaktløst termometer. Manuelle kontroller kan være ineffektive, upraktiske (på steder med stort fotfall) og risikofylt.

For å løse disse problemene har jeg designet en kiosk som automatiserer prosessen med temperaturkontroll ved å bruke Facial Landmarking & Contactless IR Temperature Sensor and Mask Detection ved hjelp av Deep Learning Neural Network.

Bruken av denne kiosken er ikke begrenset til skoler, høyskoler, kontorer, andre arbeidsplasser, men kan også brukes på høyrisikoområder som sykehus. Denne enheten kan også brukes på togstasjoner, busstopp, flyplasser, etc.

Min tilnærming til dette prosjektet var å bygge en strømlinjeformet oppsettprosess slik at alle som ikke har noen tidligere erfaring med datasyn eller dyp læring kan bruke dette. Dette er et fullt fungerende og klart til bruk prosjekt. Jeg har gjort dette prosjektet svært tilpassbart ved å legge til kodefiler for hver enkelt frittstående del og fullversjonen. Dermed kan du bruke noen av delene av prosjektet individuelt.

Forklaring

For det første prøver det Tensorflow -baserte Deep Learning Neural Network å finne ut om personen har på seg en maske eller ikke. Systemet er gjort robust ved å trene det med mange forskjellige eksempler for å forhindre falske positiver.

Når systemet har oppdaget masken, ber det brukeren om å fjerne masken slik at den kan utføre ansiktsmarkering. Systemet bruker DLIB -modul for ansiktsmarkering for å finne det beste stedet på pannen til personen å ta temperaturen fra.

Ved å bruke PID -kontrollsystem med servomotorer, prøver systemet å justere det valgte stedet på pannen med sensoren. Når systemet er justert, tar det temperaturavlesning ved hjelp av kontaktløs IR -temperatursensor.

Hvis temperaturen er innenfor normal temperatur for menneskekroppen, tillater den personen å fortsette og sender en e -post til administratoren med et bilde og andre detaljer som kroppstemperatur, etc.

Rekvisita

Maskinvare

1. Bringebær Pi modell 2/3/4
2. Raspberry Pi kameramodul v1/v2
3. Berøringsfri infrarød temperatursensormodul (MLX90614)
4. Offisiell Raspberry Pi -berøringsskjerm (eller generisk 3,5 -tommers berøringsskjerm) (valgfritt)
5. Pan Tilt Kit
6. SG90 Micro Digital Servo x 2
7. MicroSD -kort
8. Raspberry Pi strømadapter

Programvare

1. Raspberry Pi OS (tidligere kjent som Raspbian)
2. Tensorflow-2.2.2
3. OpenCV
4. DLIB Facial Landmarking