设计意图:
在当前新冠病毒疫情下,目前大部分智能门禁主要有人员自动测温功能。但是对人员之前的行动轨迹无法确认,只能靠人员自己自觉报告行动轨迹,或者出示“健康码”,但要门卫手动配合。设计制作这个作品的目的是可以自动根据“健康码”状态和体温检测自动完成放行安全人群,阻止危险人群,降低安保人员的感染风险和工作,提高通行效率等作用。
项目简介:
根据设计意图跟孩子一起分析设计了这个项目,有了二哈这么高大上需要用到人工智能视觉识别功能的项目,小孩都能完成。相当接地气的二哈,让人工智能不在高高在上。整个装置由二哈识图(HuskyLens)AI 视觉传感器、micro:bit主板、micro:bit扩展板、舵机等组成。要进入栏杆的人员出示“健康码”,人脸识别传感器通过人脸识别功能核对镜头中的人脸和“健康码”人脸的一致性来确认是否是本人“健康码”,并且核对是否预存的人脸有没有权限通过。然后通过切换到颜色识别功能来确认视频中是否是绿码的绿色,同时通过体温检测是否正常来确认是否转动舵机最后放行,放行后再次放下栏杆等下下次检测。运行程序用mind+编制运行逻辑,并用到视觉识别传感器的两个算法,一个是人脸识别算法,另一个是颜色识别算法,在一个项目中可以灵活切换多种算法,二哈确实不错。
材料清单
- micro:bit主板 X1
- micro:bit扩展板 X1
- 二哈识图(HuskyLens)AI 视觉传感器 X1
- 舵机 X1
步骤1 训练二哈
二哈(HuskyLens)AI 视觉传感器具有人脸识别、颜色识别、标签/二维码识别、物体识别、巡线、物体追踪等功能。这个项目我们用到人脸识别和颜色识别功能。人脸识别功能我们在这里会使用首先确认是否是预存的人脸能否有权限进小区,再就是确认识别到的“健康码”和人脸是否是同一人,防止冒用其他人“健康码”。颜色识别功能是用以确认“健康码”是绿色还是其他有风险的颜色。在使用之前预先要进行人脸识别和颜色识别的学习。通过切换左右两个功能旋钮和按键,学习人脸和绿色。
步骤2 搭建结构、接线
主要接线:
1. HuskyLens的R和T管脚(此处其功能则为SCL与SDA)分别连接到micro:bit的SCL(P19)与SDA(P20)管脚。
2. 舵机接P8管脚
步骤3 编写代码
使用Micro:bit主板作为主控板,编写程序逻辑。程序逻辑是:切换人脸识别算法,判断识别人脸、判断同一预存人脸有两个一致人脸(进入人人脸和“健康码”人脸)、切换为颜色识别算法、颜色识别绿色(实际测试下来绿色在两个算法切换运行识别比较费劲,换成其他颜色就很灵活,不知道什么原因,可能跟环境光等有关系)、测温(由于疫情影响红外远程测温传感模块售罄,所以用Micro:bit主板本身的测温传感临时替代)、执行舵机(模拟门禁栏杆)转动放行,等待3秒,然后再此放下栏杆。最后再切换回人脸识别算法识别下一个人脸。
步骤4 总结
AI人工智能防病毒传播自动栏杆通过二哈识图(HuskyLens)AI 视觉传感器的人脸识别算法和颜色识别算法可方便自动根据“健康码”状态和体温检测自动完成放行安全人群,阻止危险人群,把多项检测工作合并自动化,降低了安保人员的接触感染风险和工作压力,提高了通行效率。二哈,无限可能,就看你怎么教了:)
步骤5 视频
DFSyrumdaPL2020.04.15
这个离线的吗
Anders项勇2020.05.25
是离线的