Abellcadabra (Yüz Tanıma Kapı Kilit Sistemi): 9 Adım

2024 Yazar: John Day | [email protected]. Son düzenleme: 2024-01-30 13:16

Karantina sırasında etrafta yatarak, ev kapısı için yüz tanıma oluşturarak zamanı öldürmenin bir yolunu bulmaya çalıştım. Ben ona Abellcadabra adını verdim - bu, sadece zili aldığım kapı zili ile sihirli bir ifade olan Abracadabra'nın birleşimidir. çok komik

Her neyse, bu sistem, kullanıcı kapı ziline bastığında Amazon Rekognition'ı kullanarak yüz tanıma işlemini gerçekleştirecektir. Tanıma, yakalanan görüntüyü Amazon S3'teki bir görüntü koleksiyonuyla karşılaştıracak. Tanıma başarılı olursa kapı açılacaktır. Başarılı olmazsa, sesli uyarı çalar ve kullanıcı RFID belirteci kullanarak kilidi açma seçeneğine sahip olabilir. Ayrıca evin iç kısmında ev sahibinin kapıyı iterek açabileceği bir düğme bulunmaktadır.

Gerçekleştirilen tüm tanıma ve kilit açma işlemleri Amazon DynamoDB'de depolanacaktır. Tüm sistemi kurmak için adım adım açıklamaya çalışacağım. Zaten sahip olduğum malzemeleri kullanıyorum çünkü başka bir şey elde etmek uzun zaman aldı, o yüzden bu kadar.

Adım 1: Malzemeler ve Araçlar

Malzeme:

• Ahududu Pi
• Pi Kamera
• RC servo (kapı kilidi görevi görecektir)
• Anahtar düğmesi 2x
• zil
• Manyetik düğme
• RC-522 RFID Okuyucu ve etiket
• MF, MM, FF devre tahtası telleri
• Polistren Buz Kutusu - herhangi bir boyut uygun olurdu çünkü bu bizim kapımız olacak.
• 1,5 inç menteşe 2x
• 2,5 mm vida 4x

Aletler

• Tornavida
• Çift taraflı bant

2. Adım: Amazon Web Hizmetlerini Ayarlama

Amazon Web Services'in kullanımı kolaydır ve ayda 5000 API çağrısına ulaşana kadar ücretsizdir. AWS hesabına buradan kaydolabilirsiniz. Ücretsiz katmanlı bir amazon Rekognition hesabına kaydolmanız gerekecek. Ücretsiz katman, bu proje için fazlasıyla yeterli olmalıdır.

Kayıt başarılı olduktan sonra Hizmetler > IAM'ye tıklayın. Buradan Raspberry Pi tarafından kullanılacak izinlere sahip bir kullanıcı oluşturacağız.

1. Kullanıcılar > Yeni Kullanıcı Ekle'ye tıklayın
2. Oluşturulan kullanıcıya isim verin. Erişim türü için Programlı erişim kutusunu işaretleyin.
3. Sonrakine tıkla.
4. Mevcut politikaları doğrudan ekle'ye tıklayın. Aşağıdaki politikaları kontrol edin:

• AWSLambdaTam Erişim
• AmazonS3Tam Erişim
• AmazonDynamoDBTam Erişim
• AmazonRekognitionTam Erişim
• Yönetici Erişimi

1. Etiket eklememiz gerekmediğinden tekrar İleri ve İleri'ye tıklayın.
2. Seçilen ilkelerin listelenenlerle aynı olup olmadığını kontrol edin ve ardından Kullanıcı Oluştur'a tıklayın.

Bir sonraki adımda kullanılacak Erişim anahtarı kimliği ve Gizli erişim anahtarını içeren CSV dosyasını indirin. Kapat'ı tıklayın.

3. Adım: Amazon S3 ve Amazon DynamoDB'yi yapılandırın

AWS Konsolunda Hizmetler > S3'e tıklayın

S3, belgeleri ve görüntüleri saklayabileceğiniz Google Drive gibi çalışır. Bu proje için, biri Amazon Rekognition tarafından kullanılacak bir görüntü koleksiyonunu depolamak için (ve ikincisi, yakalanan görüntüyü depolamak için) iki Kovaya ihtiyacımız olacak.

1. Kova Oluştur'a tıklayın.
2. Paket adını girin ve tekrar İleri ve İleri'ye tıklayın.
3. "Tüm genel erişimi engelle" kutusunun işaretini kaldırın.
4. Ve "Mevcut ayarların bu kovaya ve içindeki nesnelerin herkese açık hale gelmesine neden olabileceğini kabul ediyorum" kutusunu işaretleyin.
5. İleri ve Kova Oluştur'a tıklayın.
6. İkinci kova için adımı tekrarlayın.
7. Hizmetler > DynamoDB'ye tıklayın

Tanıma ve kilit açma ayrıntılarını depolamak için bu projede Amazon DynamoDB kullanılacaktır. saklanacak ayrıntılar, çekilen görüntüye bağlantı, tanınan görüntünün adı veya tanınmıyorsa ad 'bilinmeyen' olarak saklanacak, tanıma tarihi ve saati ve başarılı olup olmadığı durumu, eşleşen yüz yok, yüz yok algılandı, RFID kilidi içeriden açıldı veya kilidi açıldı.

1. Yeni Tablo Ekle'yi tıklayın.
2. Tablo için herhangi bir ad girin.
3. Birincil anahtar için, birincil anahtar olarak 'kurt' yazın.
4. Oluştur'u tıklayın.

4. Adım: AWS'yi Raspberry Pi'de yapılandırın

İlk adım, AWS kimlik bilgilerinizi girmektir. Bu türü Raspberry Pi konsolunda yapmak için:

aws yapılandırmak

Ardından bölgeniz (veya AWS Rekognition için kurduğunuz ilgili bölge) olarak “us-west-2” girdiğinizden emin olarak oluşturduğunuz AWS IAM kimlik bilgilerinizi girin. Varsayılan çıktı biçimini boş bırakın.

Adım 5: Öğeleri Raspberry Pi'ye Bağlayın

Yani öğelerin bağlantıları aşağıdaki gibidir.

• RC Servo - 1, 11, Toprak
• Manyetik Anahtar - 8, Toprak
• Buzzer - 32, Zemin
• Dış düğme - 16, Zemin
• İç Düğme - 18, Zemin
• RFID Okuyucudaki SDA pini - 24
• RFID Okuyucudaki SCK pini - 23
• RFID Okuyucu üzerindeki MOSI pini - 19
• RFID Okuyucudaki MISO pini - 21
• RFID Okuyucudaki GND pimi - Toprak
• RFID Okuyucudaki RST pini - 22
• RFID Okuyucuda 3,3 V pin - 17

Lütfen en yakın toprağa bağlanın.

Adım 6: Kodlar

Gerekli tüm kodu Git depomda bulabilirsiniz.

Yüzlerin nasıl ekleneceği ve Index Faces.py'nin nasıl kullanılacağına ilişkin adımlar için lütfen bu videoyu kontrol edin.

Adım 7: Prototipin İnşası

Yapım sırasında hiç fotoğraf çekmediğim için bitmiş prototipimin resmini bırakacağım.

Prototip bir kapıyı tasvir etmek için inşa edilmiştir. Dıştan görünüm, evin dışından kapının görünümünü gösterir. Pi Kamera, yakalanan görüntünün tanınacak yüzü içermesini sağlamak için ortalama insan gözü çizgisi yüksekliğine kuruldu. Pi Kameranın görüntü çekmesini sağlayacak kapı zili butonu Pi Kameranın altına yerleştirilmiştir. Kapıdaki kullanıcının tanımanın başarısız olması durumunda RFID etiketi kullanarak kapıyı açabilmesi için kapıya RFID Okuyucu da yerleştirilmiştir.

Kırmızı düğme, evin içinden kapıyı açmak için kullanılacak İç Düğmedir. Ahududu Pi, evin içine yerleştirilir, böylece dışarıdan insanlar kurcalamasın. RC Servo, kapının kilidi olarak kapının sağ tarafına yerleştirilmiştir. Buzzer, zilin çaldığında evin içindeki insanlardan da duyulabilmesi için evin içine yerleştirilmiştir. Kapı ile kasa arasına manyetik şalter yerleştirilmiştir.

Adım 8: Prototipin Test Edilmesi

Kodu terminalde çalıştırın

sudo python3 dosyaadı.py

Sadece evin dışındaki sarı düğmeye bastı ve bu fotoğraf çekildi.

Tablonun güncellenip güncellenmediğini kontrol etmek için Amazon DynamoDB'nizi ve yakalanan görüntünün saklandığını görmek için S3 klasörlerini kontrol edin.

9. Adım: Kapatma

Bu projeyi kendiniz yapmaya karar verirseniz, yorumlarda bana bildirin (:

Okuduğunuz için teşekkürler.