🐺 📐 👩🏻‍🎨 एक दरवाजा जो हमें नाम से अभिवादन करता है और केवल विभाग के कर्मचारियों के लिए खुलता है 🕵🏽 🧝🏽 👨🏼‍🚒

हमारे पास बड़ी परियोजनाओं के बीच कुछ दिनों का समय था, और हमने यूनिट हेड के दरवाजे का मजाक उड़ाने का फैसला किया। सिर्फ मनोरंजन के लिए। क्योंकि ड्रोन हमें पहले से ही हमारे चेहरों में पहचानते हैं - इससे क्या बिगड़ता है?

आईटी परियोजना की शुरुआत के समय, हमारे पास पहले से ही एक 3 डी प्रिंटर पर एक पैच पैनल मुद्रित था। दो दिनों के लिए, हमने लोहे, तैयार पुस्तकालयों, और कुछ माँ से एक उपकरण का एक प्रोटोटाइप बनाया, जो कर्मचारियों को ध्यान में रखता है या आपको यह सत्यापित करने की अनुमति देता है कि एक व्यक्ति अपने पास से टर्नस्टाइल से गुजरा।

पैसा नहीं है। हमने केवल ओपन सोर्स का इस्तेमाल किया।

आप इसे हमारी स्क्रिप्ट के साथ 15-20 मिनट में दोहरा सकते हैं।

विचार और कार्यान्वयन दृष्टिकोण

यह सब एक ग्रीष्मकालीन निवास के साथ शुरू हुआ, जहां हमने एक बड़ी परियोजना के पूरा होने के बाद आराम किया। एक ऐसा पल था जब गेट को चाबी से मारना बहुत मुश्किल था। इस अर्थ में कि हमने तुरंत सोचा था कि सर्दियों में हमारे हाथों को हमारी जेब से बाहर निकालना बुरा था, ठीक है, हम अन्य अनुप्रयोगों का एक गुच्छा लेकर आए हैं, कर्मचारी पास और पहचान की जाँच करने के लिए।

वास्तव में, हम लेजर बीम के साथ एक गलियारा बनाना चाहते थे, जैसा कि फिल्म रेजिडेंट ईविल में है, लेकिन हमारे पास समय नहीं था। सामान्य तौर पर, मैं सिस्टम के साथ बातचीत का प्रभाव चाहता था ताकि यह भी एक आवाज के साथ जवाब दे।

चूंकि हम एक प्रोटोटाइप चाहते थे, इसलिए यहां कार्यक्षमता, उपस्थिति, आयाम और सुंदर वास्तुकला के अवरोध के लिए अधिकतम अभिविन्यास है। यह डरावना था, लेकिन जल्दी और काम करता है।

सबसे पहले, हमने मॉड्यूल में दरवाजा नियंत्रण को तोड़ दिया और प्रत्येक ने अपना खुद का लिखना शुरू कर दिया। पहले दिन पहचान मॉड्यूल साथी की वेब सेवा से बाहरी था, फिर भी एक अन्य परियोजना से हमारा पुराना आंतरिक तंत्रिका नेटवर्क इंजन था, साथ ही खुले स्रोत समाधान भी थे। नतीजतन, उन्होंने ओपन सोर्स जीता: हमारे अपने इंजन को रिफैक्टिंग और अपडेट करने की आवश्यकता थी (यह एक लंबा समय लगता है), पार्टनर वेब संसाधन पैसा चाहता था और इसे अंदर नहीं जाने दिया, लेकिन ओपन सोर्स एक ओपन सोर्स है।

इलेक्ट्रॉनिक्स और आवास

प्रारंभ में, उन्होंने केवल इलेक्ट्रॉनिक रूप से नियंत्रित लॉक खरीदने और इसे मानक आंतरिक दरवाजे लॉक के साथ बदलने के विकल्प पर विचार किया। लेकिन दरवाजे में शटर के साथ कांच की उपस्थिति के कारण, आंतरिक लॉक असामान्य रूप से संकीर्ण था और बाजार पर कोई इलेक्ट्रॉनिक प्रतिस्थापन नहीं था। इसलिए, हमारे इंजीनियर ने एक वियोज्य पैडलॉक मुद्रित किया, जिसमें नियंत्रण इकाई और उसमें लॉक खोलने वाली इकाई के लिए कंटेनर प्रदान किए गए।

तो, भवन की परियोजना:

हमने इसे एक मॉडल से प्रिंट किया था जिसे हमने खुद प्रोजेक्ट से पहले किया था (मॉडलिंग और फिटिंग कोड लिखने से अधिक समय लेता है):

मामले का डिज़ाइन कम्पास -3 डी में बनाया गया है। नतीजतन, डिमा ने मामले के 3 संस्करण बनाए, जब तक कि वह तत्वों और फास्टनरों की इष्टतम व्यवस्था चुनने में सक्षम था।

लॉक केस के अंदर, 10 किलोग्राम (वास्तविक क्रैंकिंग बल 5–7 किलोग्राम) के बल के साथ एक एमजी -995 मोटर है, जो प्रवेश और निकास पर स्वचालन को नियंत्रित करने के लिए अवरक्त सेंसर की एक जोड़ी है, एक वाई-फाई मॉड्यूल के साथ एक एस्प 8266 माइक्रोकंट्रोलर है एक वेब सर्वर, जो सादगी के लिए, http के माध्यम से दरवाजे खोलने और बंद करने के लिए नियंत्रण आदेश प्राप्त करता है। उसी नियंत्रक ने कुंजी के गियर को बदल दिया।

माइक्रोकंट्रोलर का सॉफ्टवेयर भाग C में लिखा जाता है।

मामले के निर्माण और भरने के विवरण में डूबा हुआ, हमने अनजाने में साधारण वस्तुओं की जटिलता के बारे में सोचा।

कुल: लॉक कंट्रोल यूनिट वाई-फाई के जरिए ओपनिंग कमांड स्वीकार कर सकती है।

फेस रिकॉग्निशन पार्ट

हमें एक फेस रिकग्निशन यूनिट की जरूरत है जो महल को "ओपन" कमांड भेजेगा यदि इसे खोलने की आवश्यकता है। मॉड्यूलर आर्किटेक्चर के कारण, यह स्मार्ट घर में एक मिनी-सर्वर पर काम कर सकता है या इंटरनेट पर एक वेब सेवा हो सकता है। हमें स्थानीय नेटवर्क में लॉक कंट्रोल यूनिट के साथ एक वाई-फाई बिंदु भी चाहिए: यह या तो एक पतला क्लाइंट है या होम सर्वर है। हमने सर्वर को सीधे पुराने लैपटॉप पर तैनात किया है, अर्थात्, हमने सर्वर और पतले क्लाइंट को जोड़ दिया है। उन्होंने USB के माध्यम से कैमरे को लैपटॉप में प्लग किया।
मान्यता के लिए, हम मेसाचुसेट्स यूनिवर्सिटी ऑफ़ टेक्नोलॉजी से एक खुले लाइसेंस के तहत पायथन लाइब्रेरी फेस रिकग्निशन में रुक गए।

प्रत्येक प्रोजेक्ट प्रतिभागी की कई तस्वीरें मॉडल में अपलोड की गईं - सामने, प्रोफ़ाइल में और प्रकृति में। सिद्धांत रूप में, आप मॉडल पर जितनी अधिक तस्वीरें अपलोड करेंगे, उसकी सटीकता उतनी ही अधिक होगी, लेकिन ज्यादातर मामलों में फेसबुक से पर्याप्त अवतार हैं या ईचर्स के डेटाबेस से चित्र हैं।

हमने अपने टेक्नोसर्व क्लाउड में एक सेवा के रूप में बुनियादी ढांचे को तैनात किया और जल्दी से डिबग किया। सभी सेवाओं के साथ एक नई वर्चुअल मशीन की तैनाती में 20 मिनट का समय लगा। तब उन्होंने पुस्तकालयों के साथ सभी कोड स्वायत्त कार्य के लिए एक काम करने वाले लैपटॉप पर अपलोड किए।

सिस्टम फ्रेम में सबसे बड़े चेहरे का चयन करता है और 0.5 सेकंड की आवृत्ति के साथ इसे 2 बार पहचानता है।

वेब कैमरा 90 के दशक से भूल गई चीजों के बॉक्स से बाहर निकल गया। जो पहले से था, लेकिन वह काफी था।

कुल मान्यता समय तीन सेकंड से थोड़ा अधिक है। ऐसा इसलिए है क्योंकि लैपटॉप वास्तव में पुराना है और इसमें वीडियो कार्ड नहीं है। Vidyuha और तेज़ वेब-कैमरा पहचान की गति के साथ काफी वृद्धि होगी।

उन्होंने तुरंत आवाज पहचान के लिए एक कनेक्टर लिखा, क्योंकि केवल चेहरा ही अविश्वसनीय है (बाद में इस पर अधिक), दो कारक आवश्यक हैं।

लाइब्रेरी चुनने के बाद अधिक या कम डिबग किए गए प्रोटोटाइप के लिए 6 घंटे लग गए।

हमने लैपटॉप में एक ब्लूटूथ स्पीकर भी कनेक्ट किया ताकि वह बात कर सके। लैपटॉप स्वयं को कोठरी में धन्यवाद के अक्षरों के साथ छिपा हुआ था, जैसे कि एक एम्बेडेड डिवाइस।

परीक्षण

पुस्तकालय विवरण में कहा गया है: “गहरी शिक्षा के साथ निर्मित अत्याधुनिक चेहरा पहचान का उपयोग करते हुए। "मॉडल की बेंचमार्क वाइल्ड बेंचमार्क में 99.38% की सटीकता है।" स्वाभाविक रूप से, 99.38% नहीं है, लेकिन बहुत कम है। क्योंकि आपको सामान्य फ़ोटो (और अधिक) लोड करने की आवश्यकता है, एक सामान्य कैमरा सेट करें और प्रकाश को बराबर करें। लेकिन जब से, आप दरवाजे पर खुदाई कर रहे हैं, वह 4-5 फ्रेम बनाने का प्रबंधन करती है, यह आमतौर पर लगभग तुरंत खुलता है।

गलतियाँ: एक दो बार दरवाजा गड़बड़ हो गया और हमें तुरंत जाने नहीं दिया। अन्य विभागों के अजनबी दरवाजे से प्रवेश नहीं कर सकते थे।

आप दरवाजे पर चेहरे बना सकते हैं, वह सब कुछ समझती है और खुलती है।

कर्मचारी की तस्वीर के अनुसार, निश्चित रूप से, यह खुलता है। हमने अगले संस्करण (इन दिनों के बाहर) में पूरे व्यक्ति मान्यता मॉड्यूल को जोड़ा, और यह केवल बस्ट के लिए खुलने लगा।

फिर उन्होंने रंग के लिए एक परीक्षण (डाउनसम्प्लिट की लाइब्रेरी और प्रसंस्करण में काले और सफेद छवियों को ले जाता है), चेहरे की हरकतों और पलक को घुमा दिया - आपको किसी व्यक्ति को देखने के लिए एक बेहतर कैमरा की आवश्यकता है जब वह अभी भी फिट है, और सब कुछ होगा।

यही है, एक महत्वपूर्ण प्रतिस्थापन के रूप में, बिल्कुल नहीं, क्योंकि एक दूसरे कारक की आवश्यकता है - उदाहरण के लिए, आवाज। लेकिन बिना दरवाजे के लिए उपयुक्त है। दरवाजे से गुजरने वाले कर्मचारियों के लिए भी जिम्मेदार है। यह जांचने के लिए कि क्या कर्मचारी चेकपॉइंट पर पास से मेल खाता है, भी। आप दरवाजे से घर लौटने वाले कुत्ते को भी पहचान सकते हैं। यदि आप पैटर्न मान्यता के इतिहास को याद करते हैं, तो पहले औद्योगिक अनुप्रयोगों में से एक यह था कि अमेरिकी डेवलपर को एक पड़ोसी बिल्ली मिली, लॉन पर बकवास। उन्होंने अर्ध-स्क्वाट में एक बिल्ली की पहचान की और सिंचाई प्रणाली को अपने मिनी-सर्वर से जोड़ा। कुछ दिनों के बाद, बिल्ली को एहसास हुआ कि बकवास न करना बेहतर था। कभी नहीं। कहीं नहीं।

मामला फ़्यूचरिस्टिक और भारी निकला, वाणिज्यिक संस्करण में दरवाजे पर कुछ भी नहीं होना चाहिए, सिवाय एक माइक्रोफोन के साथ एक कैमरा और एक दृश्य और ऑडियो सहायक के साथ एक छोटी स्क्रीन।

घर पर दोहराएं

उपरोक्त पुस्तकालय से लिंक करें।

एक बार करो

स्क्रिप्ट यहां है

दो कर दो

#/usr/bin/env python """      : """ import os import face_recognition import cv2 import random from pygame import mixer import requests import datetime import time known_faces = [ 'Emp1' , 'Emp2' , 'Emp3' ] faces_folder = 'faces' welcome_folder = 'welcome' known_faces_encodings = [face_recognition.face_encodings(face_recognition.load_image_file(os.path.join(faces_folder, i +".jpg")))[0] for i in known_faces] def init_recognition(): pass def face_detection(face_encodings): name = "Unknown" for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(known_faces_encodings, face_encoding) if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = known_faces[first_match_index] return name def unlock(): unlock_url = 'http://192.168.4.1/yes' unlock_req = requests.get(unlock_url) #return unlock_req.status_code def lock(): lock_url = 'http://192.168.4.1/no' lock_req = requests.get(lock_url) #return lock_req.status_code def welcome(type): messages = { 'hello': [os.path.join(welcome_folder, file) for file in ['hello_01.wav', 'hello_02.wav', 'hello_03.wav', 'hello_04.wav', 'hello_05.wav']], 'welcome': [os.path.join(welcome_folder, file) for file in ['welcome_01.wav', 'welcome_02.wav', 'welcome_03.wav']], 'unwelcome': [os.path.join(welcome_folder, file) for file in ['unwelcome_01.mp3', 'unwelcome_02.mp3', 'unwelcome_03.wav', 'unwelcome_04.wav', 'unwelcome_05.wav']], 'whoareyou': [os.path.join(welcome_folder, file) for file in ['whoareyou_01.wav', 'whoareyou_02.wav', 'whoareyou_03.wav', 'whoareyou_04.wav']] } mixer.init() mixer.music.load(random.choice(messages[type])) mixer.music.play() def main(): current = datetime.datetime.now() vc = cv2.VideoCapture(0) if vc.isOpened(): is_capturing = vc.read()[0] else: is_capturing = False user_counter = 0 while is_capturing: is_capturing, frame = vc.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) if len(face_encodings) > 0: user_counter += 1 if user_counter > 6: welcome('hello') print('hello') time.sleep(2) user = face_detection(face_encodings) timing = datetime.datetime.now() - current if timing.seconds > 4: if user in ['Emp3']: welcome('unwelcome') print('go home, ' + user) lock() elif user in known_faces: welcome('welcome') print('welcome, ' + user) unlock() else: welcome('whoareyou') print('who is there?') current = datetime.datetime.now() user_counter = 0 time.sleep(0.5) if __name__ == '__main__': main()

स्क्रिप्ट में ही, कर्मचारियों (Emp1, Emp2) के नाम निर्देशिका में अपनी तस्वीरों के साथ फ़ाइलों के अनुरूप हैं, आपको अपना स्वयं का जोड़ना होगा। रिज़ॉल्यूशन मायने नहीं रखता है, आप कम से कम 640x480 कर सकते हैं। कर्मचारियों की दो श्रेणियां हैं - लक्षित, जिन्हें छोड़ना है, और जो तुरंत घर भेजते हैं।

एक कैमरे के रूप में, हमने सबसे सरल लॉजिटेक वेब कैमरा का उपयोग किया। लैपटॉप के बजाय, एक माइक्रोकंट्रोलर का उपयोग करना काफी संभव है, लेकिन आपको यह समझने की आवश्यकता है कि इस पर अजगर और चयनित पुस्तकालयों को कैसे रखा जाए।

परिणाम

तकनीक को उसी तल पर हमारे साथ काम करने वाले पड़ोसी विभागों के विक्रेताओं ने महसूस किया। ओवरलैड लॉक मामला विशेष रूप से अच्छा लगता है, और यह किस ध्वनि के साथ दरवाजा खोलता है! इस पर विश्वास न करें, लेकिन बाहरी के रूप में प्रौद्योगिकी का आंतरिक प्रचार आवश्यक है।

हमें कई बार पूछा गया कि हमने घंटों बाद ऐसा क्यों किया।

इसका उत्तर यह है क्योंकि मैं वास्तव में हमारे लोगों को खुश करना चाहता था ताकि वे उन तकनीकों को महसूस करें जो हम एक काम करने वाले उपकरण पर उपयोग करते हैं। क्योंकि यह अभी हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर पर एक प्रोटोटाइप है और बड़ी परियोजनाओं से पहले यह एक छोटा प्रशिक्षण सत्र है। यह संभावना नहीं है कि प्रोटोटाइप का उपयोग कहीं न कहीं किया जाएगा, लेकिन इसमें एक शैक्षिक कार्य और नैतिकता है।

खैर, हमने यह सुनिश्चित किया कि औद्योगिक प्रोटोटाइप को कितनी जल्दी बनाया जा सकता है। हम आमतौर पर उत्पादन के लिए त्वरित (2-3 सप्ताह) पायलट प्रोजेक्ट करते हैं। वैसे, अगर स्वचालन के संदर्भ में किसी चीज़ की जल्दी से गणना करना और एक पायलट बनाना दिलचस्प है - यह सिर्फ हमारी टीम की विशेषज्ञता है। ईमेल tmishin@technoserv.com अगर ऐसा है।

अच्छा हैकाथॉन के बाद लगता है।

और अब हमारे पास एक खिलौना है।

कल एक सहकर्मी आया और एक ड्रामेबाज के साथ एक ड्रामे का वीडियो दिखाया। हमें लगता है कि विचारों की एक जोड़ी है ...

मैंने यह सब इस तथ्य से भी कहा कि शाब्दिक रूप से 3-4 साल पहले यह वीडियो निगरानी के लिए औद्योगिक डिटेक्टरों को लिखने के लिए बहुत महंगा और लंबा था। कन्वेयर बेल्ट पर सामग्री के अंश के आकार को नियंत्रित करने के लिए, विदेशी वस्तुओं के मामले में बंद करने के लिए, एक खतरे के क्षेत्र में काम करने पर बंद करने के लिए और इसी तरह। आज यह बहुत तेजी से किया जा रहा है। और बहुत सस्ता है। दरवाजे के रूप में तेजी से नहीं, लेकिन 2 सप्ताह में एक पायलट बहुत यथार्थवादी अनुमान है।