CỬA TỰ ĐỘNG THÔNG QUA NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT BẰNG CAMERA

Ngày này, với sự phát triển không ngừng của ngành tự động hóa, con người ngày càng có xu hướng sử dụng các thiết bị tự động để nâng cao trải nghiệm sống và làm mọi thứ nhanh chóng, tiện lợi hơn. Trong bài viết này, chúng tôi giới thiệu một giải pháp giúp nâng cao tính an ninh và tiện lợi là cửa tự động. Hệ thống này sử dụng phương pháp nhận diện khuôn mặt thông qua camera, mạch raspberry pi 4B để làm thiết bị xử lý và từ đó sẽ tự động mở cửa.

Ngoài ra trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn làm sao Raspberry Pi Single Board Computer có thể nhận biết khuôn mặt, làm sao để huấn luyện cho raspberry pi nhận biết khuôn mặt, và bao gồm chạy code.

Raspberry Pi 4 Module B

Camera Raspberry pi

Động cơ DC giảm tốc V1 1:48

l9110s DC motor driver

1. Nối 2 dây từ Động cơ DC giảm tốc V1 1:48 vào module của L9110 Motor Driver
2. Dùng 2 dây đỏ và đen để nối 2 đầu VCC và GND của L9110 Motor Driver và Raspberry Pi 4 Module B (dây đỏ vào đầu VCC và dây đen vào đầu GND) để cung cấp điện cho motor
3. Nối 2 dây A-1A và A-1B nếu dùng module A hoặc dây B-1A và B-1B nếu dùng module B của L9110 Motor Driver vào 2 đầu GPIO bất kì của Raspberry Pi 4 Module B. Hai đầu đó là 2 đầu để nhận tín hiệu của chương trình

Link : https://drive.google.com/drive/folders/1RvtreKK3MeMJiBxEpkJ_M_RM2RaOrH6v

1. python3 -m venv --system-site-packages /home/pi/Face_reg
2. source Face_reg/bin/activate
3. sudo apt update
4. pip install face-recognition --no-cache-dir
5. pip install opencv-python
6. pip install pycamera2
7. sudo reload

1. Cập nhật hệ thống và cài đặt các thư viện cần thiết:

sudo apt update

pip install opencv-python imutils face-recognition

pip install picamera2

sudo apt install cmake

1. Thiết lập Thonny IDE để chạy trong môi trường ảo.

1. Chạy tập lệnh image_capture.py để chụp ảnh và lưu chúng vào thư mục dataset.
2. Đặt tên cho người trong ảnh bằng cách sửa biến PERSON_NAME trong tập lệnh.
3. Chạy tập lệnh model_training.py để huấn luyện mô hình nhận diện khuôn mặt. Sau khi hoàn tất, một tệp encodings.pickle sẽ được tạo.

1. Chạy tập lệnh facial_recognition.py để mở camera và nhận diện khuôn mặt.
2. Mô hình sẽ nhận diện các khuôn mặt đã được huấn luyện, vẽ hộp xung quanh và hiển thị tên.

1. Sử dụng tập lệnh facial_recognition_hardware.py để kết hợp nhận diện khuôn mặt với điều khiển phần cứng qua GPIO. Ví dụ: bật/tắt đèn, mở khóa cửa bằng relay.
2. Cập nhật danh sách tên được phép (biến authorized_names) để gắn kết với phần cứng.

1. Giảm độ phân giải hoặc điều chỉnh biến cv_scaler để tăng tốc độ xử lý (FPS).
2. Để chương trình facial_recognition_hardware.py tự động chạy khi khởi động raspberry
3. Điều chỉnh camera bằng dòng:
4. picam2.configure(picam2.create_preview_configuration(main={"format": 'XRGB8888', "size": (1920, 1080)}))