TouchFree: Automated Temperature Checkup at Mask Detection Kiosk: 5 Hakbang
TouchFree: Automated Temperature Checkup at Mask Detection Kiosk: 5 Hakbang

Talaan ng mga Nilalaman:

Anonim
Image
Image
TouchFree: Automated Temperature Checkup at Mask Detection Kiosk
TouchFree: Automated Temperature Checkup at Mask Detection Kiosk
TouchFree: Automated Temperature Checkup at Mask Detection Kiosk
TouchFree: Automated Temperature Checkup at Mask Detection Kiosk

Tulad ng Pagbubukas ng Mga Bansa sa buong Globe, ang pamumuhay kasama ang Novel Coronavirus ay nagiging bagong paraan ng pamumuhay. Ngunit upang Itigil ang Pagkalat ng Virus kailangan naming paghiwalayin ang mga taong mayroong Coronavirus mula sa Pahinga.

Ayon sa CDC, ang lagnat ay ang nangungunang sintomas ng Coronavirus na may hanggang sa 83% ng mga Symptomatic Patient na nagpapakita ng ilang palatandaan ng lagnat. Maraming mga Bansa ang gumagawa ng mga Pag-check sa Temperatura at Maskara na sapilitan para sa Mga Paaralan, Kolehiyo, Opisina, at iba pang Mga Lugar ng Trabaho.

Sa kasalukuyan, ang Mga Pag-check ng Temperatura ay ginagawa nang manu-mano gamit ang contactless Thermometer. Ang mga Manu-manong Pag-check up ay maaaring hindi Mabisa, Hindi Epektibo (sa mga lugar na may malaking talampakan), at Peligro.

Upang malutas ang mga problemang ito, nagdisenyo ako ng isang Kiosk na awtomatiko ang proseso ng Temperatura Checkup sa pamamagitan ng paggamit ng Facial Landmarking & contactless IR Temperature Sensor at Mask Detection gamit ang Deep Learning Neural Network.

Ang paggamit ng Kiosk na ito ay hindi limitado sa Mga Paaralan, Kolehiyo, Opisina, iba pang Mga Lugar ng Trabaho ngunit maaari ding magamit sa Mga Lugar na Mataas na Panganib tulad ng Mga Ospital. Ang Device na ito ay maaari ding gamitin sa Mga Istasyon ng Tren, Mga Paghinto ng Bus, Paliparan, atbp.

Ang aking diskarte para sa proyektong ito ay upang bumuo ng isang streamline na proseso ng Pag-setup na ang sinuman na walang anumang Paunang Karanasan ng Computer Vision o Deep Learning ay maaaring gumamit nito. Ito ay isang buong paggana at handa nang gamitin ang Project. Ginawa ko ang Proyekto na ito na lubos na napapasadyang sa pamamagitan ng pagdaragdag ng mga file ng code para sa bawat bahagi ng nag-iisa at ang buong bersyon. Kaya, maaari mong gamitin ang alinman sa mga bahagi ng proyekto nang paisa-isa.

Paliwanag

Una, sinusubukan ng Tensorflow na nakabatay sa Deep Learning Neural Network na tuklasin kung ang tao ay may suot na Mask o hindi. Ang Sistema ay ginawang Malakas sa pamamagitan ng pagsasanay dito ng maraming iba't ibang mga halimbawa upang maiwasan ang Maling Mga Positibo.

Minsan, nakita ng System ang Mask na hinihiling nito sa gumagamit na alisin ang mask upang magawa nito ang Facial Landmarking. Gumagamit ang System ng DLIB Module para sa Facial Landmarking upang mahanap ang pinakamahusay na Spot sa Unahan ng tao na kukuha ng Temperatura.

Pagkatapos sa pamamagitan ng paggamit ng PID Control System na may Servo Motors, sinusubukan ng system na ihanay ang Napiling Spot sa Unahan sa Sensor. Sa sandaling nakahanay ang system ay tumatagal ng Pagbasa ng Temperatura gamit ang contactless IR Temperature Sensor.

Kung ang temperatura ay nasa loob ng normal na saklaw ng Temperatura ng Katawan ay pinapayagan ang Tao na Magpatuloy at magpadala ng isang email sa Admin na may Larawan at iba pang Mga Detalye tulad ng Temperatura ng Katawan, atbp.

Mga gamit

Hardware

  1. Raspberry Pi Model 2/3/4
  2. Raspberry Pi Camera Module v1 / v2
  3. Non-contact Infrared Temperature Sensor Module (MLX90614)
  4. Opisyal na Raspberry Pi Touch Screen (o Generic 3.5 inch Touch Screen) (Opsyonal)
  5. Pan Ikiling Kit
  6. SG90 Micro Digital Servo x 2
  7. Card ng MicroSD
  8. Raspberry Pi Power Adapter

Software

  1. Raspberry Pi OS (Dating Kilala bilang Raspbian)
  2. Tensorflow-2.2.2
  3. OpenCV
  4. DLIB Facial Landmarking

Inirerekumendang: