Он может использовать Raspberry Pi или Macbook Pro и отправлять в резерв, даже использовать веб-камеру за 4 доллара США.
Поскольку некоторые люди не испытывают беспокойства при использовании маски в общественных местах. В нашем офисе есть правило назначать некоторых людей наблюдателями и вести учет людей, которые упрямы или забывают. Кроме того, мне потребовалось время, чтобы наблюдать за окружающими и не спускать глаз с моего друга.
Из-за этого Isearch нашел репозиторий Facemask detection и дал некоторые улучшения для сохранения изображения, когда какой-то кадр был обнаружен и отправлен в резерв.
В Индонезии купить оборудование можно здесь:
- Дешевая вебкамера
- Raspberry Pi 4 Complete, он уже включает корпус, карту памяти и кабель питания, так как он использует видеорегистратор, попробуйте достать USB-кабель. Или используйте какой-нибудь ноутбук / компьютер.
- "Радиатор"
- Клавиатура беспроводная
Эта программа состоит из нескольких частей:
Загрузить модель изображения
sess, graph = load_tf_model('models/face_mask_detection.pb')
Отправить изображение для обнаружения тензорного потока (получить массив изображений и выполнить вывод). Он имеет вывод обнаружения с несколькими параметрами:
- изображение: трехмерный массив изображений
- conf_thresh: минимальный порог вероятности классификации.
- iou_thresh: порог долговых обязательств NMS
- target_shape: размер ввода модели.
- draw_result: рисовать ли ограничивающую рамку к изображению.
- show_result: отображать ли изображение.
y_bboxes_output, y_cls_output = tf_inference(sess, graph, image_exp)
y_bboxes_output вернет координату обнаружения коробки
y_cls_output вернет оценку достоверности изображения с использованием правильной маски или без
- установить метку
id2class = {0: 'Mask', 1: 'NoMask'}
- написать изображение
cv2.imwrite(filename_path, cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR))
- отправить в слабину
requests.post(
'https://slack.com/api/files.upload',
{
'token': slack_token,
'filename': file_name,
'channels': slack_channel,
'filetype': file_type,
'initial_comment': text,
'title': title
},
files = { 'file': file_bytes }).json()
Для бега выполните следующие действия:
- git clone этот репозиторий
- создать виртуальную среду - ›
virtual env facemask - активировать виртуальную среду - ›
source facemask/bin/activate - копировать env - ›
cp .env.staging .env - обновить значение env с помощью Slack-канала и Slack-токена
- требования к установке зависят от raspberry или mac - ›
pip3 install -r requirements_raspberry.txt - запустить приложение - ›
python3 tensorflow_infer.py — img-mode 0 — video-path 0
Пример снимка изображения с запущенной веб-камеры raspberry video.
См. Репозиторий на https://github.com/kusumandaru/FaceMaskDetection
