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麗臺教學 | 利用NVIDIA Jetson Nano 制作人臉識別“門禁系統(tǒng)” 第二部分

來源:麗臺NVIDIA        編輯:lsy631994092    2021-01-21 10:32:03     加入收藏    咨詢

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上周小麗帶大家一起用麗臺NVIDIA Jetson Nano一起搭建了最基本的“人臉識別”門禁系統(tǒng)。今天,我們一起來揭秘,它到底能否真實識別,效果如何?

  上周小麗帶大家一起用Jetson Nano一起搭建了最基本的“人臉識別”門禁系統(tǒng)

  今天,我們一起來揭秘,它到底能否真實識別,效果如何?

  01

  所需材料

  材料可以參考下方表格,這篇文章中,麗臺AI專家將介紹如何自己建立這樣的系統(tǒng)。

  02

  安裝步驟

  材料開箱如下圖。其實安裝并不困難,主要關鍵在于模型的門軸安裝,以及控制板的連接。

  首先將馬達固定在房屋地板下方,并讓馬達軸心與門軸相連接。

  接著將馬達的線連接至PWM控制板,并連接至編號0的位置。這樣馬達的連接工作就完成了。

  另外準備4條杜邦線接到PWM控制板上的GND、SCL、SDA及UCC,此部分是為了和Jetson Nano進行連接,才能讓人臉識別的結果傳遞到門軸進行開關門。Jetson Nano上的GPIO則依序連接到GND、(Pin 5)I2C_2SCL、(Pin 3)I2C_SDA及3V3等位置。

  其實到這里,主要的部分就差不多安裝完成了。這里我們還多加裝了一組按鈕作為開機使用,避免時常插拔電源線。要準備2條杜邦線和一個按鈕模塊,按鈕端連接GND和OUT,Jetson Nano端則連接在J40的位置。

  最后再將USB Camera連接上,以及安裝鍵盤、鼠標及屏幕,即大功告成啦。Jetson Nano可支持的顯示界面為HDMI和DP,盡量不要使用轉接頭,請記得也要配置能連結此類裝置的屏幕。

  開機如果能成功進入Jetson Nano頁面,即可開始進行軟件的安裝。請參考前一篇提供人臉識別的相關資源,并下載至系統(tǒng)端。我們已將此模塊整合進一組icon,下圖為icon內容及實際執(zhí)行環(huán)境。本系統(tǒng)中Python使用版本3.6.8,深度學習框架使用TensorFlow 1.14.0,搭配CUDA 10.0。

  系統(tǒng)中除了人臉識別外,還加入了前一篇提到的情緒、年齡和性別等識別功能。除了人臉識別外,其它三項功能不需身份驗證即會顯示在屏幕上。

  03

  成果展示

  發(fā)現有無法辨識身份的人出現,門就會自動關起來。那增加人像會很難嗎?一點也不。僅需準備5個角度的照片,并先縮放成約800x600分辨率,因為Jetson Nano存儲器僅4GB,開機后作業(yè)系統(tǒng)就占用將近1GB存儲器,影像分辨率太大會使模型無法進行訓練。

  5張照片調整過后,創(chuàng)建一個同人名的資料夾,并將照片復制進資料夾,原先并沒有此人員的資料。

  再次進行訓練,此時系統(tǒng)就會將新增的人員信息加入模型中。

  我們再來檢查一下效果吧。

  如影片顯示的已加入的男性人員(Harry)進入畫面時,系統(tǒng)因為可以識別他的身份,門也就自動開啟。但其他無法識別身份的人員(女性人員)出現時,門就會再度關閉。

  但除了身份無法識別外,其他如情緒、年齡及性別都依然可以正常辨識,并且標注在綠色方框上方。

  這樣就可以簡單的利用NVIDIA Jetson Nano來制作人臉識別的門禁系統(tǒng)啦~~~

免責聲明:本文來源于麗臺NVIDIA,本文僅代表作者個人觀點,本站不作任何保證和承諾,若有任何疑問,請與本文作者聯(lián)系或有侵權行為聯(lián)系本站刪除。(原創(chuàng)稿件未經許可,不可轉載,轉載請注明來源)
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