TouchFree: Otomatik Sıcaklık Kontrolü ve Maske Algılama Kiosku: 5 Adım

2025 Yazar: John Day | [email protected]. Son düzenleme: 2025-01-23 15:13

Dünyadaki Ülkeler Yeniden Açılırken, Yeni Koronavirüs ile yaşamak yeni yaşam biçimi haline geliyor. Ancak Virüsün Yayılmasını Durdurmak için Coronavirüsü olan insanları Diğerlerinden ayırmamız gerekiyor.

CDC'ye göre, Semptomatik Hastaların %83'e varan kısmında bazı ateş belirtileri gösteren ateş, Coronavirüsün önde gelen semptomudur. Birçok Ülke, Okullar, Kolejler, Ofisler ve diğer İş Yerleri için Ateş Kontrollerini ve Maskeleri zorunlu hale getiriyor.

Şu anda, Sıcaklık Kontrolleri Temassız Termometre kullanılarak manuel olarak yapılmaktadır. Manuel Kontroller Verimsiz, Pratik (yayaların yoğun olduğu yerlerde) ve Riskli olabilir.

Bu sorunları çözmek için Yüz İşaretleme ve Temassız IR Sıcaklık Sensörü ve Derin Öğrenme Sinir Ağı kullanarak Maske Algılama kullanarak Sıcaklık Kontrolü sürecini otomatikleştiren bir Kiosk tasarladım.

Bu Kiosk'un kullanımı Okullar, Kolejler, Ofisler ve diğer İş Yerleri ile sınırlı olmayıp, Hastaneler gibi Yüksek Riskli Alanlarda da kullanılabilir. Bu Cihaz ayrıca Tren İstasyonlarında, Otobüs Duraklarında, Havaalanlarında vb.

Bu projeye yaklaşımım, Önceden Bilgisayarla Görme veya Derin Öğrenme Deneyimi olmayan herkesin bunu kullanabileceği şekilde Kolaylaştırılmış bir Kurulum süreci oluşturmaktı. Bu tamamen işleyen ve kullanıma hazır bir Projedir. Bu Projeyi, her bir bağımsız parça ve tam sürüm için kod dosyaları ekleyerek son derece özelleştirilebilir hale getirdim. Böylece projenin herhangi bir bölümünü ayrı ayrı kullanabilirsiniz.

Açıklama

İlk olarak, Tensorflow tabanlı Derin Öğrenme Sinir Ağı, kişinin Maske takıp takmadığını tespit etmeye çalışır. Sistem, Yanlış Pozitifleri önlemek için birçok farklı örnekle eğitilerek Sağlam hale getirilmiştir.

Sistem Maskeyi algıladığında, Yüz İşareti yapabilmesi için kullanıcıdan maskeyi çıkarmasını ister. Sistem, Sıcaklık alınacak kişinin Alnındaki en iyi Noktayı bulmak için Yüz İşareti için DLIB Modülünü kullanıyor.

Daha sonra Servo Motorlu PID Kontrol Sistemi kullanılarak sistem Alındaki Seçili Noktayı Sensör ile hizalamaya çalışır. Hizalandıktan sonra sistem, Temassız IR Sıcaklık Sensörü kullanarak Sıcaklık Okumasını alır.

Sıcaklık normal İnsan Vücut Sıcaklığı aralığındaysa, Kişinin Devam etmesine izin verir ve Yöneticiye bir Resim ve Vücut Sıcaklığı gibi diğer Ayrıntıları içeren bir e-posta gönderir.

Gereçler

Donanım

1. Ahududu Pi Modeli 2/3/4
2. Raspberry Pi Kamera Modülü v1/v2
3. Temassız Kızılötesi Sıcaklık Sensörü Modülü (MLX90614)
4. Resmi Raspberry Pi Dokunmatik Ekran (veya Genel 3,5 inç Dokunmatik Ekran) (Opsiyonel)
5. Pan Tilt Kiti
6. SG90 Mikro Dijital Servo x 2
7. Mikro SD kart
8. Raspberry Pi Güç Adaptörü

Yazılım

1. Raspberry Pi OS (Eski adıyla Raspbian)
2. Tensorflow-2.2.2
3. OpenCV
4. DLIB Yüz İşareti