设计背景:疫情还在继续测温打卡还在继续,每次打卡测温登记都是学校必做的,通过ai学习人脸识别打卡可以简化很多工作。
功能原理
通过设置入录人脸数据,建立班级名单列表。通过人脸识别后,获得学生信息,红外获得温度值,通过物联网把各种信息发送到接收端上,接收端通过收到的信息进行分析获得信息数据分析,并发出提示。
硬件装备
掌控板
视觉传感器
红外测温传感器
语音播报模块
详细步骤
步骤1:
为了网络的稳定搭建自己的siot服务器,可以保证稳定数据传输。
步骤:2、初始化发送端
初始化:学号和学生名单
初始化:语音播报设置
初始化:网络设置
初始化:物联网设置
初始化:屏幕显示提示使用说明。
步骤3:测试稳定,红外测温的稳定性并不强,可以适当的增加一个参数来,保证温度的准确性等。
步骤4:人脸识别模块
通过自定义函数来设置识别,通过切换到人脸识别,在检测人脸是否在学生库里,没有的话显示未登记,通过学号数量的来遍历学生库,获取学生的学号和对应的学生姓名。
对通过识别的人员进行打卡成功提示,并发送数据到物联网。学号,姓名,温度等。
步骤5,接收端设计
接收端使用的是mind+图形化编程,在mind+设计一个统计界面。
显示人数,打卡人数,异常人数,数据显示
物联网数据
物联网接收数据
遍历统计人数
结构设计
功能介绍
人脸识别打卡,通过物联网传输学号,姓名,温度,在接收端分析获取数据,进行反馈。
程序代码
打包在附件
演示视频
附件
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方便管理
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