TouchFree: Quiosque de verificação automática de temperatura e detecção de máscara: 5 etapas

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:35

À medida que os países ao redor do globo estão reabrindo, viver com o novo coronavírus está se tornando um novo estilo de vida. Mas para parar a propagação do vírus, precisamos separar as pessoas que têm o Coronavírus do resto.

De acordo com o CDC, a febre é o principal sintoma do Coronavírus, com até 83% dos pacientes sintomáticos apresentando alguns sinais de febre. Muitos países estão tornando verificações de temperatura e máscaras obrigatórias para escolas, faculdades, escritórios e outros locais de trabalho.

Atualmente, as verificações de temperatura são feitas manualmente usando termômetro sem contato. As verificações manuais podem ser ineficientes, pouco práticas (em locais com grande pisada) e arriscadas.

Para resolver esses problemas, projetei um quiosque que automatiza o processo de verificação de temperatura usando o sensor de temperatura facial e infravermelho sem contato e a detecção de máscara usando uma rede neural de aprendizado profundo.

O uso deste quiosque não se limita a escolas, faculdades, escritórios e outros locais de trabalho, mas também pode ser usado em áreas de alto risco como hospitais. Este dispositivo também pode ser usado em estações de trem, paradas de ônibus, aeroportos, etc.

Minha abordagem para este projeto foi construir um processo de configuração simplificado de forma que qualquer pessoa sem qualquer experiência anterior de visão computacional ou aprendizado profundo possa usá-lo. Este é um projeto totalmente funcional e pronto para usar. Tornei este projeto altamente personalizável adicionando arquivos de código para cada parte autônoma e a versão completa. Assim, você pode usar qualquer uma das partes do projeto individualmente.

Explicação

Em primeiro lugar, a Rede Neural de Aprendizagem Profunda baseada em Tensorflow tenta detectar se a pessoa está usando uma Máscara ou não. O sistema se tornou robusto, treinando-o com muitos exemplos diferentes para prevenir falsos positivos.

Uma vez que o Sistema detectou a Máscara, ele pede ao usuário para removê-la para que ele possa realizar o Marco Facial. O Sistema está usando o Módulo DLIB para Marcação Facial para encontrar o melhor ponto na testa da pessoa para medir a temperatura.

Em seguida, usando o sistema de controle PID com servo motores, o sistema tenta alinhar o ponto selecionado na testa com o sensor. Uma vez alinhado, o sistema faz a leitura da temperatura usando o sensor de temperatura infravermelho sem contato.

Se a temperatura estiver dentro da faixa normal de temperatura corporal, permite que a pessoa prossiga e envie um e-mail ao administrador com uma foto e outros detalhes como temperatura corporal, etc.

Suprimentos

Hardware

1. Raspberry Pi Modelo 2/3/4
2. Módulo de câmera Raspberry Pi v1 / v2
3. Módulo sensor de temperatura infravermelho sem contato (MLX90614)
4. Tela de toque oficial Raspberry Pi (ou tela de toque genérica de 3,5 polegadas) (opcional)
5. Kit Pan Tilt
6. SG90 Micro Digital Servo x 2
7. Cartão MicroSD
8. Adaptador de alimentação Raspberry Pi

Programas

1. Raspberry Pi OS (anteriormente conhecido como Raspbian)
2. Tensorflow-2.2.2
3. OpenCV
4. DLIB Facial Landmarking