कोविद -19 के इस समय में, कार्यालय जैसे परिसर में प्रवेश की अनुमति देने से पहले किसी के शरीर के तापमान की जाँच के लिए थर्मल स्क्रीनिंग आवश्यक हो गई है। हालाँकि, यह एक थका देने वाली प्रक्रिया है क्योंकि इसमें सभी लोगों के शरीर के तापमान को एक बार में मापना शामिल है। वहीं, थर्मल स्क्रीनिंग करने वालों को एक-एक व्यक्ति की जांच के लिए हर दिन घंटों खड़े रहना पड़ता है। इसमें बहुत समय और मेहनत लगती है।

इसलिए, हमने एक फेशियल रिकग्निशन कम थर्मल स्क्रीनिंग सिस्टम बनाया है जो इस काम को आसानी से कर सकता है। डिवाइस प्रत्येक व्यक्ति के चेहरे को पहचानता है और उनके शरीर के तापमान का पता लगाने के लिए थर्मल स्क्रीनिंग करता है। यदि किसी व्यक्ति का तापमान अधिक पाया जाता है, तो सिस्टम व्यक्ति को प्रवेश न करने की चेतावनी देता है और इसके बजाय स्वचालित रूप से उस व्यक्ति को कोविद -19 परीक्षण लेने के लिए सूचित करता है। यदि शरीर का तापमान ठीक पाया जाता है, तो उचित स्वच्छता के बाद प्रवेश की अनुमति है।

तालिका 1 परियोजना के लिए आवश्यक घटकों को सूचीबद्ध करती है।

शर्त

सुनिश्चित करें कि आपके रास्पबेरी पाई (आरपीआई) बोर्ड में नवीनतम रास्पियन स्थापित है। यह आमतौर पर Python3 के साथ पहले से इंस्टॉल आता है, लेकिन अगर आपको यह नहीं मिलता है, तो नवीनतम पायथन वातावरण और IDE भी स्थापित करें।

पुस्तकालयों की स्थापना
चित्र 1: पुस्तकालयों की स्थापना

लिनक्स टर्मिनल खोलें और नीचे दिए गए कमांड का उपयोग करके निम्नलिखित पुस्तकालयों को स्थापित करें (चित्र 1 देखें):

sudo pip3 चेहरा-पहचान स्थापित करें
sudo apt-espeak स्थापित करें
सुडो एपीटी-एस्पीक स्थापित करें पायथन-एस्पीक
sudo pip3 opencv2 स्थापित करें

पुस्तकालयों को आयात करने के लिए पायथन कोड
चित्र 2: पुस्तकालयों को आयात करने के लिए पायथन कोड
ज्ञात व्यक्तियों के समूह का निर्माण
चित्र 3: ज्ञात व्यक्तियों के समूह का निर्माण
तापमान की जाँच के लिए कोड
चित्र 4: तापमान की जाँच के लिए कोड
डेटाबेस को बचाने के लिए कोड
चित्र 5: डेटाबेस को सहेजने के लिए कोड

कोडन

पुस्तकालयों को स्थापित करने के बाद, पायथन आईडीई खोलें और इसमें निम्नलिखित पुस्तकालयों को आयात करके कोड लिखना शुरू करें:

एस्पीक

तापमान और पहचाने गए चेहरे के नाम की घोषणा करना।

चेहरा पहचान

चेहरा पहचानने के लिए।

तिथि और समय

किसी क्षेत्र में प्रवेश करने वाले व्यक्ति की तिथि और समय जोड़ने के लिए और बाद में डेटाबेस में जानकारी संग्रहीत करने के लिए।

ओपनसीवी

वीडियो को कैप्चर करने और चेहरे की पहचान के लिए इसे फ्रेम-बाय-फ्रेम प्रोसेस करने के लिए।

इसके बाद, प्रत्येक व्यक्ति की छवि फ़ाइल नाम सेट करें जिसे हम पहचानना चाहते हैं। बेशक, हमें सभी पहचाने गए लोगों के नामों और छवियों की सूची वाली एक सरणी बनाने की आवश्यकता है। नाम और चित्र एक ही क्रम में होने चाहिए। यदि हमारे पास डेटाबेस में किसी व्यक्ति की छवि नहीं है, तो इसे अज्ञात माना जाता है।

वीडियो फ्रेम को लूप में संसाधित किया जाएगा, जो व्यक्ति के नाम को पहचान लेगा और फिर उसका पता लगाए गए संबंधित चेहरे से मिलान करेगा। अगर यह अलग है तो यह व्यक्ति के तापमान को मापने के लिए MLX90614 सेंसर का उपयोग करेगा। इसके बाद एस्पीक का इस्तेमाल कर उस व्यक्ति के नाम और तापमान की घोषणा की जाएगी।

अगर () कथन जो हमने लिखा था, यह जांचता है कि तापमान 37 डिग्री सेल्सियस से अधिक है या नहीं। यदि पता लगाया गया तापमान अधिक है, तो सिस्टम व्यक्ति को क्षेत्र में प्रवेश न करने के लिए कहता है। यह व्यक्ति की छवि और तापमान को भी कैप्चर करता है और डेटाबेस फ़ोल्डर में टाइम स्टैम्प के साथ जानकारी सहेजता है।

यदि किसी व्यक्ति का तापमान 37 डिग्री सेल्सियस (या कहें, 37 डिग्री सेल्सियस तक) से कम पाया जाता है, तो सिस्टम व्यक्ति को उचित स्वच्छता के बाद प्रवेश करने की अनुमति देता है। व्यक्ति की छवि एक अलग डेटाबेस फ़ोल्डर में भी सहेजी जाती है, जिसमें टाइम स्टैम्प के साथ नाम और तापमान शामिल होता है।

कोड जो छवि को नाम और तापमान के साथ दिखाता है
चित्र 6: कोड जो छवि को नाम और तापमान के साथ दिखाता है
लेखक का प्रोटोटाइप
चित्र 7: लेखक का प्रोटोटाइप

चित्र 6 नाम और तापमान के साथ छवि के लिए कोड (कैप्चर किए गए वीडियो से लिया गया) दिखाता है। नाम और छवि दिखाने वाले आयताकार फ्रेम की रूपरेखा पता लगाए गए तापमान (लाल = उच्च तापमान, हरा = कम तापमान) के आधार पर अपना रंग बदल देगी।

संबंध

कोडिंग के बाद, MLX सेंसर को तालिका 2 में दिखाए अनुसार कनेक्ट करें। MLX90614 का RPI के साथ कनेक्शन आरेख चित्र 8 में दिखाया गया है। लेखक के प्रोटोटाइप (चित्र 7) में दिखाए गए अनुसार कैमरा, एचडीएमआई डिस्प्ले और सेंसर को कनेक्ट करें।

RPI के साथ MLX90614 का कनेक्शन
चित्र 8: MLX90614 को RPI के साथ जोड़ना
चेहरे और तापमान का पता लगाना
चित्र 9: चेहरे और तापमान का पता लगाना
संग्रहीत डेटाबेस
चित्र 10: संग्रहित डेटाबेस

परिक्षण

सेटअप के बाद, रास्पबेरी पाई को पावर दें और डिवाइस को दीवार या प्रवेश द्वार पर माउंट करें। कोड को फिर से चलाएँ और कुछ सेकंड प्रतीक्षा करें। यह कैमरे के सामने प्रवेश द्वार पर खड़े व्यक्ति का तापमान और चेहरा दिखाएगा। यदि व्यक्ति को उच्च तापमान/बुखार होने का पता चलता है, तो उपकरण व्यक्ति को प्रवेश न करने की चेतावनी देगा।

हम थर्मल स्क्रीनिंग प्रक्रिया से गुजरने वाले प्रत्येक व्यक्ति के बारे में जानकारी के लिए डेटाबेस की जांच कर सकते हैं। विशिष्ट डेटाबेस के लिए, चित्र 10 में दिखाए गए उदाहरण फ़ोल्डर के तहत संग्रहीत entry.txt और no_entry.txt टेक्स्ट फ़ाइलों को खोलें। टेक्स्ट प्रारूप में डेटाबेस चित्र 10 में नीचे दिखाया गया है।


अश्विनी कुमार सिन्हा EFY-i . में तकनीकी पत्रकार हैं

यह लेख EFY पत्रिका जुलाई 2021 अंक से ऑनलाइन स्थानांतरित किया गया था और इसे पहली बार Electronicsforu.com पर ऑनलाइन प्रकाशित किया गया था: यहाँ क्लिक करें