BLOG - Sistemas Embarcados

Este blog tem como autores os participantes do projeto Smart Campus e alunos das disciplinas: Sistemas Embarcados(Engenharia de Controle e Automação) e Plataformas de prototipação para Internet das Coisas (Especialização Lato Sensu em Internet das Coisas). O objetivo é a divulgação de trabalhos em desenvolvimento no campus que envolvam a utilização de conceitos de sistemas embarcados, internet das coisas, telemetria e outras tecnologias para a resolução de problemas da indústria, meio ambiente, cidades inteligentes, fazendas inteligentes, ....
Coordenação: Prof. Marcos Chaves

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Sistema de controle de acesso com detecção de máscara e temperatura corporal

                                                                  Fonte:  PyImageSearch

Em meio a pandemia de coronavírus diversas medidas foram criadas para conter o avanço da doença, uma dessas o uso obrigatório de máscaras em diversas regiões. Este projeto consiste em um sistema de controle de acesso autônomo IOT com detecção de uso de máscara e temperatura corporal, que tende a fazer o controle de acesso em locais fechados, permitindo a entrada de pessoas com máscara e temperatura corporal estável, e não permitindo o acesso de pessoas sem máscaras (ou com máscaras utilizadas de forma inadequada ao rosto) e com temperatura corporal considerada febril. 

Os materiais a serem utilizados são: uma Raspberry Pi 4B, sensor de temperatura IR e câmera para fazer a detecção de máscara e por meio de Deep Learning com Computer Vision, a Raspberry Pi enviará dados para um webserver, que será responsável de fazer o controle de acordo com os parâmetros estabelecidos de acesso.

Espera-se que o sistema consiga liberar o acesso apenas de pessoas que estejam com uma temperatura estável e com o uso correto de máscara.

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I - Sistema de verificação de uso de máscara

Para se verificar o uso de máscara uma programação em Python é utilizada .

Primeiramente um dataset de 1376 imagens é utilizado para o aprendizado de máquina e está dividido em 2 classes:

  • with_mask

    : 690 imagens

  • without_mask

    : 686 imagens

Após a finalização da etapa de aprendizado , um modelo é gerado, este modelo é usado por outra programação responsável por transmitir a câmera com quadros de verificação de uso de máscara.

O as linhas de código abaixo são responsáveis de enviar a cada 5 segundos dados do sensor para uma API

  

Na imagem abaixo temos como fica a estrutura da API com o envio dos dados

 A estrutura anterior é requerida para o node-red e tratada como mostrado na imagem abaixo:

 

 

II - Sistema de verificação de temperatura

No sistema de temperatura o sensor envia os dados para uma DB MySQL que envia os dados mais recentes a uma página .php , este site .php é lido no Node-RED

  

 

Imagem do Dashboard finalizado:

 

Referências :

COVID-19: Face Mask Detector with OpenCV, Keras/TensorFlow, and Deep Learning - PyImageSearch

prajnasb/datas (github.com)

observations/mask_classifier at master · prajnasb/observations (github.com)

[ID:47] Autor: - Criado em: 2021-05-05 23:37:52 - [ Compartilhar ]