TouchFree: Kiểm tra nhiệt độ tự động và Kiosk phát hiện mặt nạ: 5 bước

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:31

Khi các Quốc gia trên toàn cầu đang mở cửa trở lại, việc sống với Novel Coronavirus đang trở thành một cách sống mới. Nhưng để ngăn chặn sự lây lan của Virus, chúng ta cần tách những người có Coronavirus ra khỏi những người còn lại.

Theo CDC, sốt là triệu chứng hàng đầu của Coronavirus với tới 83% Bệnh nhân có triệu chứng có một số dấu hiệu sốt. Nhiều Quốc gia bắt buộc phải Kiểm tra Nhiệt độ và Khẩu trang đối với Trường học, Cao đẳng, Văn phòng và Nơi làm việc khác.

Hiện tại, Kiểm tra nhiệt độ được thực hiện thủ công bằng Nhiệt kế không tiếp xúc. Kiểm tra thủ công có thể không hiệu quả, không thực tế (ở những nơi có lượng khách lớn) và Rủi ro.

Để giải quyết những vấn đề này, tôi đã thiết kế một Kiosk tự động hóa quy trình Kiểm tra nhiệt độ bằng cách sử dụng tính năng Đánh dấu khuôn mặt & Cảm biến nhiệt độ hồng ngoại không tiếp xúc và Phát hiện mặt nạ bằng cách sử dụng Deep Learning Neural Network.

Việc sử dụng Kiosk này không chỉ giới hạn ở Trường học, Cao đẳng, Văn phòng, Nơi làm việc khác mà còn có thể được sử dụng tại các Khu vực có rủi ro cao như Bệnh viện. Thiết bị này cũng có thể được sử dụng tại Ga tàu, Bến xe buýt, Sân bay, v.v.

Cách tiếp cận của tôi cho dự án này là xây dựng một quy trình Thiết lập Tinh gọn để bất kỳ ai không có Kinh nghiệm Trước về Thị giác Máy tính hoặc Học sâu đều có thể sử dụng quy trình này. Đây là một Dự án hoạt động đầy đủ và sẵn sàng để sử dụng. Tôi đã làm cho Dự án này có thể tùy chỉnh cao bằng cách thêm các tệp mã cho từng phần độc lập và phiên bản đầy đủ. Do đó, bạn có thể sử dụng bất kỳ phần nào của dự án một cách riêng lẻ.

Giải trình

Thứ nhất, Mạng thần kinh học sâu dựa trên Tensorflow cố gắng phát hiện xem người đó có đeo Mặt nạ hay không. Hệ thống đã được làm cho Mạnh mẽ bằng cách đào tạo nó với nhiều ví dụ khác nhau để ngăn chặn các khẳng định sai.

Sau khi, Hệ thống đã phát hiện ra Mặt nạ, nó sẽ yêu cầu người dùng tháo mặt nạ ra để có thể thực hiện Đánh dấu khuôn mặt. Hệ thống đang sử dụng Mô-đun DLIB để đánh dấu trên khuôn mặt để tìm Vị trí tốt nhất trên trán của một người để lấy Nhiệt độ từ đó.

Sau đó, bằng cách sử dụng Hệ thống điều khiển PID với Động cơ Servo, hệ thống sẽ cố gắng căn chỉnh Điểm đã chọn trên Trán với Cảm biến. Sau khi căn chỉnh, hệ thống sẽ đọc Nhiệt độ bằng Cảm biến Nhiệt độ IR không tiếp xúc.

Nếu nhiệt độ nằm trong phạm vi Nhiệt độ Cơ thể Con người bình thường, nó cho phép Người đó Tiến hành và gửi email cho Quản trị viên kèm theo Hình ảnh và các Chi tiết khác như Nhiệt độ Cơ thể, v.v.

Quân nhu

Phần cứng

1. Mô hình Raspberry Pi 2/3/4
2. Mô-đun máy ảnh Raspberry Pi v1 / v2
3. Mô-đun cảm biến nhiệt độ hồng ngoại không tiếp xúc (MLX90614)
4. Màn hình cảm ứng Raspberry Pi chính thức (hoặc Màn hình cảm ứng 3,5 inch chung) (Tùy chọn)
5. Pan Tilt Kit
6. SG90 Micro Digital Servo x 2
7. Thẻ micro SD
8. Bộ đổi nguồn Raspberry Pi

Phần mềm

1. Hệ điều hành Raspberry Pi (Trước đây được gọi là Raspbian)
2. Tensorflow-2.2.2
3. OpenCV
4. Đánh dấu khuôn mặt DLIB