Abellcadabra (Sistem Kunci Pintu Pengenalan Wajah): 9 Langkah

2024 Pengarang: John Day | [email protected]. Terakhir diubah: 2024-01-30 09:53

Berbaring selama karantina, saya mencoba mencari cara untuk menghabiskan waktu dengan membangun pengenalan wajah untuk pintu rumah. Saya menamakannya Abellcadabra - yang merupakan kombinasi antara Abracadabra, frasa ajaib dengan bel pintu yang saya hanya mengambil bel. tertawa terbahak-bahak

Bagaimanapun, sistem ini akan melakukan pengenalan wajah dengan menggunakan Amazon Rekognition ketika pengguna menekan bel pintu. Rekognition akan membandingkan gambar yang diambil dengan koleksi gambar di Amazon S3. Jika pengenalan berhasil, pintu akan terbuka. Jika tidak berhasil, buzzer akan berbunyi dan pengguna dapat memiliki opsi untuk membuka kunci menggunakan token RFID. Ada juga tombol di bagian dalam rumah di mana pemilik rumah dapat membuka kunci pintu dengan mendorongnya.

Semua pengenalan dan pembukaan kunci yang dilakukan akan disimpan di Amazon DynamoDB. Saya akan mencoba menjelaskan langkah demi langkah untuk membangun keseluruhan sistem. Saya menggunakan bahan yang sudah saya miliki karena butuh waktu lama untuk mendapatkan yang lain jadi ini dia.

Langkah 1: Bahan & Alat

Bahan:

• Raspberry Pi
• Kamera Pi
• RC servo (akan bertindak sebagai kunci pintu)
• Beralih tombol 2x
• Bel
• Saklar magnetik
• Pembaca dan tag RFID RC-522
• Kabel papan tempat memotong roti MF, MM, FF
• Kotak Es Polystrene - ukuran berapa pun tidak masalah karena ini akan menjadi pintu kami.
• engsel 1,5 inci 2x
• 2,5 mm sekrup 4x

Peralatan

• Obeng
• Pita dua sisi

Langkah 2: Menyiapkan Layanan Web Amazon

Amazon Web Services mudah digunakan dan gratis hingga Anda mencapai 5000 panggilan API per bulan. Anda dapat mendaftar untuk akun AWS di sini. Anda harus mendaftar untuk mendapatkan akun Amazon Rekognition tingkat gratis. Tingkat gratis harus lebih dari cukup untuk proyek ini.

Setelah pendaftaran berhasil, klik Layanan > IAM. Dari sini, kami akan membuat pengguna yang akan memiliki izin untuk digunakan oleh Raspberry Pi.

1. Klik Pengguna > Tambahkan Pengguna Baru
2. Beri nama untuk pengguna yang dibuat. Untuk Jenis akses, centang kotak Akses terprogram.
3. Klik Berikutnya.
4. Klik Lampirkan kebijakan yang ada secara langsung. Periksa kebijakan berikut:

• AWSLambdaAkses Penuh
• AmazonS3Akses Penuh
• AmazonDynamoDBAkses Penuh
• AmazonRekognitionFullAccess
• Akses Administrator

1. Klik Next dan Next lagi karena kita tidak perlu menambahkan tag.
2. Periksa apakah kebijakan yang dipilih sama dengan yang tercantum kemudian klik Buat Pengguna.

Download file CSV yang berisi Access key ID dan Secret access key yang akan digunakan pada langkah selanjutnya. Klik Tutup.

Langkah 3: Konfigurasi Amazon S3 dan Amazon DynamoDB

Di AWS Console, klik Layanan > S3

S3 berfungsi seperti Google Drive tempat Anda dapat menyimpan dokumen dan gambar. Untuk proyek ini, kita akan membutuhkan dua Bucket yang mana untuk menyimpan kumpulan gambar untuk digunakan oleh Amazon Rekognition (dan yang kedua adalah untuk menyimpan gambar yang diambil.

1. Klik Buat Keranjang.
2. Masukkan nama bucket dan klik Next dan Next lagi.
3. Hapus centang pada kotak "Blokir semua akses publik".
4. Dan centang kotak "Saya mengakui bahwa pengaturan saat ini dapat menyebabkan kotak ini dan objek di dalamnya menjadi publik".
5. Klik Berikutnya dan Buat Bucket.
6. Ulangi langkah untuk ember kedua.
7. klik Layanan > DynamoDB

Amazon DynamoDB akan digunakan dalam proyek ini untuk menyimpan pengenalan dan membuka detail. detail yang akan disimpan adalah tautan ke gambar yang diambil, nama gambar yang dikenali atau jika tidak dikenali, nama akan disimpan sebagai 'tidak diketahui', tanggal dan waktu pengenalan dan status apakah berhasil, tidak ada wajah yang cocok, tidak ada wajah terdeteksi, RFID membuka atau membuka kunci dari dalam.

1. Klik Tambahkan Tabel Baru.
2. Masukkan nama apa saja untuk tabel.
3. Untuk primary key, masukkan 'rid' sebagai primary key.
4. Klik Buat.

Langkah 4: Konfigurasikan AWS di Raspberry Pi

Langkah pertama adalah memasukkan kredensial AWS Anda. Untuk melakukan jenis ini di konsol Raspberry Pi:

konfigurasi aws

Kemudian masukkan kredensial AWS IAM yang telah Anda buat dengan memastikan Anda memasukkan “us-west-2” sebagai wilayah Anda (atau wilayah relevan yang telah Anda siapkan untuk AWS Rekognition). Biarkan format output default kosong.

Langkah 5: Hubungkan Item ke Raspberry Pi

Jadi koneksi item adalah seperti di bawah ini.

• RC Servo - 1, 11, Ground
• Saklar Magnetik - 8, Ground
• Buzzer - 32, Ground
• Tombol luar - 16, Ground
• Tombol Dalam - 18, Ground
• Pin SDA pada Pembaca RFID - 24
• Pin SCK pada Pembaca RFID - 23
• Pin MOSI pada Pembaca RFID - 19
• Pin MISO pada Pembaca RFID - 21
• Pin GND pada Pembaca RFID - Ground
• Pin RST pada Pembaca RFID - 22
• Pin 3,3 V pada Pembaca RFID - 17

Silakan sambungkan ke ground terdekat.

Langkah 6: Kode

Anda dapat menemukan semua kode yang diperlukan di repositori Git saya.

Untuk langkah-langkah cara menambahkan wajah dan menggunakan Index Faces.py silahkan cek video ini.

Langkah 7: Membangun Prototipe

Karena saya tidak mengambil gambar apa pun selama pembuatan saya, saya hanya akan meninggalkan gambar prototipe saya yang sudah jadi.

Prototipe dibangun untuk menggambarkan sebuah pintu. View from menunjukkan pemandangan pintu dari luar rumah. Pi Camera dipasang pada ketinggian rata-rata garis mata manusia untuk memastikan gambar yang diambil akan berisi wajah untuk dikenali. Tombol bel pintu yang akan mengaktifkan Pi Camera untuk mengambil gambar diletakkan di bawah Pi Camera. Pembaca RFID juga ditempatkan di pintu untuk pengguna di pintu untuk membuka kunci pintu menggunakan tag RFID jika pengenalan gagal.

Tombol merah adalah Inside Button yang akan digunakan untuk membuka kunci pintu dari dalam rumah. Raspberry Pi diletakkan di bagian dalam rumah sehingga orang dari luar tidak bisa mengutak-atiknya. RC Servo ditempatkan di sisi kanan pintu sebagai kunci pintu. Buzzer ditempatkan di bagian dalam rumah untuk memastikan suara buzzer dapat didengar dari orang-orang di dalam rumah ketika berdering. Saklar magnetik ditempatkan di antara pintu dan rangka.

Langkah 8: Menguji Prototipe

Jalankan kode di terminal

sudo python3 nama file.py

Cukup tekan tombol kuning di bagian luar rumah dan foto ini diambil.

Periksa Amazon DynamoDB Anda untuk memeriksa apakah tabel diperbarui dan bucket S3 untuk melihat apakah gambar yang diambil disimpan.

Langkah 9: Menutup

Jika Anda memutuskan untuk membuat proyek ini sendiri, beri tahu saya di komentar (:

Terima kasih sudah membaca.