Windows IoT распознавание лиц
на Raspberry Pi для двери

Системы домашней безопасности - это растущая область проектов для производителей. Самостоятельно построенная система не только дешевле, чем громоздкая профессиональная установка, но также позволяет полностью контролировать и настраивать ее в соответствии с вашими потребностями. С появлением Microsoft  Project Oxford  приложения для распознавания лиц стали более доступными для производителей, чем когда-либо прежде. В этом проекте используется Raspberry Pi, базовая веб-камера и подключение к Интернету для создания двери, которая открывается через распознавание лиц. Если посетителя у двери узнают, дверь откроется! Краткая демонстрация двери распознавания лиц Windows IoT

Как вы будете расширять проект? Какие функции вы добавите? Дайте нам знать в комментариях ниже!

Начальная настройка

Настройте свой компьютер и Raspberry Pi 2 или 3 или MBM в соответствии с  этими  инструкциями.

Затем подключите дверной звонок и реле питания, как показано ниже. Реле мощности будет использоваться для запирания и отпирания двери.

1/2 • Сначала показана диаграмма Raspberry Pi. Диаграмма МБМ - вторая.

Теперь подключите то же силовое реле к замку или электрическому замку двери, как показано ниже.

1/3

Подключите веб-камеру, клавиатуру и мышь USB к Raspberry Pi 2 или MBM.

Настройка программного обеспечения

Используйте командную строку, чтобы перейти к папке, в которой вы хотите создать проект:

cd <your folder path>

Запустите команду git clone, чтобы загрузить проект:

git clone https://github.com/ms-iot/Facial-Recognition-Door.git

Откройте файл решения FacialRecognitionDoor.sln в папке FacialRecognitionDoor, которую вы только что загрузили, с помощью Visual Studio 2015 .

На правой панели в проекте «FacialRecognitionDoor» перейдите к файлу Constants.cs. Вы должны увидеть вверху раздел под названием «Общие константы». Первое, что вам нужно сделать здесь, это ввести свой ключ Oxford API. Следуйте инструкциям здесь. Чтобы получить ключ.

Замените OXFORD_KEY_HERE своим новым ключом:

ТОЛЬКО ДЛЯ MINNOWBOARD MAX: переключите переменную DisableLiveCameraFeed с true на false:

В верхнем меню Visual Studio выберите «Отладка» и «ARM», если вы используете Raspberry Pi. Если вы используете MBM, выберите «Отладка» и «x86».

Здесь показана конфигурация MBM. Пользователи Raspberry Pi должны выбрать ARM вместо x86.

Нажмите Remote Machine. В диалоговом окне «Удаленные подключения» вам нужно будет ввести IP-адрес вашего удаленного компьютера и использовать «Универсальный (незашифрованный протокол)» для режима аутентификации.

Используйте WindowsIoTCoreWatcher, чтобы узнать свой IP-адрес.

Дополнительные сведения о том, как развернуть приложение на устройстве Windows IoT, см. В этой документации .

Теперь вы можете запустить код! Нажмите кнопку Remote Machine с зеленой стрелкой воспроизведения.

Использование программного обеспечения

Следующие снимки экрана были сделаны на компьютере, который был настроен так, как Raspberry Pi. Это экран, который вы должны увидеть при первом запуске проекта. На MBM вы бы установили для переменной DisableLiveCameraFeed значение false на шаге 6 программы настройки программного обеспечения, и вместо того, чтобы видеть значок камеры, вы бы увидели прямую трансляцию того, что видит камера.

Щелкните значок «плюс».

На нижней панели приложения расположены три кнопки. Первый - это значок «плюс». 

Код

https://github.com/Microsoft/Windows-iotcore-samples/tree/master/Demos/Facial-Recognition-Door

Эскиз Raspberry Pi Fritzing

https://hacksterio.s3.amazonaws.com/uploads/document/file/104766/RaspPiSketch.fzz

Max Fritzing Sketch

https://hacksterio.s3.amazonaws.com/uploads/document/file/104767/MBMSketch.fzz