Abellcadabra (Hệ thống khóa cửa nhận dạng khuôn mặt): 9 bước

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:30

Nằm quanh quẩn trong thời gian cách ly, tôi cố gắng tìm cách giết thời gian bằng cách xây dựng tính năng nhận dạng khuôn mặt cho cửa nhà. Tôi đặt tên nó là Abellcadabra - là sự kết hợp giữa Abracadabra, một cụm từ ma thuật với chuông cửa mà tôi chỉ lấy chuông. cười lớn

Dù sao, hệ thống này sẽ thực hiện nhận dạng khuôn mặt bằng cách sử dụng Amazon Rekognition khi người dùng ấn chuông cửa. Rekognition sẽ so sánh hình ảnh được chụp với bộ sưu tập hình ảnh trong Amazon S3. Nếu công nhận thành công, cánh cửa sẽ được mở ra. Nếu không thành công, còi sẽ phát ra âm thanh và người dùng có thể có tùy chọn mở khóa bằng mã thông báo RFID. Ngoài ra còn có một nút ở bên trong ngôi nhà để chủ nhà có thể mở khóa cửa bằng cách đẩy nó.

Tất cả các nhận dạng và mở khóa được thực hiện sẽ được lưu trữ trong Amazon DynamoDB. Tôi sẽ cố gắng giải thích từng bước để xây dựng toàn bộ hệ thống. Tôi đang sử dụng các tài liệu mà tôi đã có bởi vì mất một thời gian dài để có được bất cứ thứ gì khác nên đây là nó.

Bước 1: Vật liệu & Công cụ

Vật liệu:

• Raspberry Pi
• Máy ảnh Pi
• RC servo (sẽ hoạt động như khóa cửa)
• Nút chuyển đổi 2x
• Buzzer
• Công tắc từ
• Đầu đọc RFID RC-522 và thẻ
• Dây breadboard MF, MM, FF
• Hộp đá Polystrene - bất kỳ kích thước nào cũng được vì đây sẽ là cánh cửa của chúng tôi.
• Bản lề 1,5 inch 2x
• Vít 2,5 mm 4x

Công cụ

• Cái vặn vít
• Băng keo hai mặt

Bước 2: Thiết lập dịch vụ web của Amazon

Amazon Web Services dễ sử dụng và miễn phí cho đến khi bạn đạt được 5000 lệnh gọi API mỗi tháng. Bạn có thể đăng ký tài khoản AWS tại đây. Bạn sẽ cần phải đăng ký một tài khoản Amazon Rekognition miễn phí. Mức miễn phí phải là quá đủ cho dự án này.

Sau khi đăng ký thành công, hãy nhấp vào Dịch vụ> IAM. Từ đây, chúng tôi sẽ tạo một người dùng sẽ có quyền sử dụng Raspberry Pi.

1. Nhấp vào Người dùng> Thêm người dùng mới
2. Đặt tên cho người dùng đã tạo. Đối với loại Access, hãy chọn hộp Truy cập có lập trình.
3. Bấm tiếp.
4. Nhấp trực tiếp vào Đính kèm các chính sách hiện có. Kiểm tra các chính sách sau:

• AWSLambdaFullAccess
• AmazonS3FullAccess
• AmazonDynamoDBFullAccess
• AmazonRekognitionFullAccess
• AdministratorAccess

1. Nhấp vào Tiếp theo và Tiếp theo một lần nữa vì chúng ta không cần thêm thẻ.
2. Kiểm tra xem các chính sách đã chọn có giống như được liệt kê hay không, sau đó nhấp vào Tạo người dùng.

Tải xuống tệp CSV chứa ID khóa truy cập và Khóa truy cập bí mật sẽ được sử dụng trong bước tiếp theo. Nhấp vào Đóng.

Bước 3: Định cấu hình Amazon S3 và Amazon DynamoDB

Trên Bảng điều khiển AWS, nhấp vào Dịch vụ> S3

S3 hoạt động giống như Google Drive, nơi bạn có thể lưu trữ tài liệu và hình ảnh. Đối với dự án này, chúng tôi sẽ cần hai Thùng chứa một bộ sưu tập hình ảnh sẽ được sử dụng bởi Amazon Rekognition (và thùng thứ hai để lưu trữ hình ảnh đã chụp.

1. Nhấp vào Tạo nhóm.
2. Nhập tên nhóm và nhấp vào Tiếp theo và Tiếp theo một lần nữa.
3. Bỏ chọn hộp "Chặn tất cả quyền truy cập công khai".
4. Và đánh dấu vào ô "Tôi xác nhận rằng cài đặt hiện tại có thể dẫn đến thùng này và các đối tượng bên trong trở thành công khai".
5. Nhấp vào Tiếp theo và Tạo nhóm.
6. Lặp lại bước cho xô thứ hai.
7. nhấp vào Dịch vụ> DynamoDB

Amazon DynamoDB sẽ được sử dụng trong dự án này để lưu trữ các chi tiết nhận dạng và mở khóa. các chi tiết sẽ được lưu trữ là liên kết đến hình ảnh được chụp, tên của hình ảnh được nhận dạng hoặc nếu không được nhận dạng, tên sẽ được lưu trữ là 'không xác định', ngày giờ nhận dạng và trạng thái có thành công hay không, không có khuôn mặt nào khớp, không có khuôn mặt nào phát hiện, mở khóa RFID hoặc mở khóa từ bên trong.

1. Nhấp vào Thêm bảng mới.
2. Chèn bất kỳ tên nào cho bảng.
3. Đối với khóa chính, hãy chèn 'rid' làm khóa chính.
4. Nhấp vào Tạo.

Bước 4: Định cấu hình AWS trên Raspberry Pi

Bước đầu tiên là nhập thông tin đăng nhập AWS của bạn. Để thực hiện loại này trong bảng điều khiển của Raspberry Pi:

aws cấu hình

Sau đó, nhập thông tin đăng nhập AWS IAM mà bạn đã tạo, đảm bảo rằng bạn nhập “us-west-2” làm khu vực của mình (hoặc khu vực liên quan mà bạn đã thiết lập cho AWS Rekognition). Để trống định dạng đầu ra mặc định.

Bước 5: Kết nối các mục với Raspberry Pi

Vì vậy, các kết nối của các mục như dưới đây.

• RC Servo - 1, 11, Mặt đất
• Công tắc từ - 8, mặt đất
• Buzzer - 32, Ground
• Nút bên ngoài - 16, Mặt đất
• Nút Bên trong - 18, Mặt đất
• Chân SDA trên Đầu đọc RFID - 24
• Chân SCK trên đầu đọc RFID - 23
• Chân MOSI trên RFID Reader - 19
• Chân MISO trên RFID Reader - 21
• Chân GND trên đầu đọc RFID - Mặt đất
• Chân RST trên RFID Reader - 22
• Chân 3,3 V trên đầu đọc RFID - 17

Vui lòng kết nối với mặt đất gần nhất.

Bước 6: Mã

Bạn có thể tìm thấy tất cả các mã cần thiết trong kho lưu trữ Git của tôi.

Để biết các bước về cách thêm khuôn mặt và sử dụng Index Faces.py, vui lòng xem video này.

Bước 7: Xây dựng Nguyên mẫu

Vì tôi đã không chụp bất kỳ bức ảnh nào trong quá trình xây dựng của mình, tôi sẽ chỉ để lại bức ảnh của nguyên mẫu đã hoàn thành của tôi.

Nguyên mẫu được xây dựng để miêu tả một cánh cửa. Hướng nhìn từ thể hiện tầm nhìn của cửa từ bên ngoài của ngôi nhà. Pi Camera được lắp đặt theo chiều cao đường mắt người trung bình để đảm bảo hình ảnh được chụp sẽ chứa khuôn mặt được nhận dạng. Nút chuông cửa sẽ kích hoạt Camera Pi để chụp ảnh được đặt bên dưới Camera Pi. Đầu đọc RFID cũng được đặt trên cửa để người sử dụng mở khóa cửa bằng thẻ RFID trong trường hợp nhận dạng không thành công.

Nút màu đỏ là Nút Bên trong sẽ được sử dụng để mở khóa cửa từ bên trong ngôi nhà. Raspberry Pi được đặt ở bên trong ngôi nhà nên những người từ bên ngoài không thể làm xáo trộn nó. RC Servo được đặt ở phía bên phải của cửa như ổ khóa của cửa. Buzzer được đặt ở bên trong ngôi nhà để đảm bảo rằng những người trong nhà có thể nghe thấy âm thanh của còi khi nó vang lên. Công tắc từ được đặt ở giữa cửa và khung.

Bước 8: Kiểm tra Nguyên mẫu

Chạy mã trên thiết bị đầu cuối

sudo python3 filename.py

Chỉ cần nhấn nút màu vàng ở bên ngoài ngôi nhà và bức ảnh này được chụp.

Kiểm tra Amazon DynamoDB của bạn để kiểm tra bảng đã được cập nhật và nhóm S3 để xem hình ảnh đã chụp được lưu trữ hay chưa.

Bước 9: Kết thúc

Nếu bạn quyết định tự mình thực hiện dự án này, hãy cho tôi biết trong phần bình luận (:

Cảm ơn vì đã đọc.