使用Microsoft Project Oxford人臉識別檢測訪客面部

描述

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關于項目的總體情況：

該解決方案使用 Microsoft Project Oxford 人臉識別功能檢測訪客的面部并查看他/她是否是房主。如果他/她是業主，則直接為他/她開門；否則系統會向業主的移動設備發送推送通知，詢問是否允許訪客進入。

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二手/綜合服務：

• Azure 存儲

• 微軟牛津項目：Face API
• ASP.Net SignalR 將所有者的操作發送到 Raspberry Pi
• WNS 向移動設備發送通知

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組件：

· 1x 樹莓派 2 B 型

· 1x PIR傳感器

· 1x 微軟 LifeCam 3000 HD

· 1x 伺服電機 FS5103R

· 1x 電池組

· 1x 電阻 1kΩ

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原理圖和電路圖：

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引腳分配：

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運動檢測，捕獲圖像并識別訪客：

首次運行應用程序時，會創建一個 PIRProximitySensor 類的實例，默認情況下屬性 IsActive 設置為 true。

該實例負責 PIR 傳感器與應用程序的連接。如果 IsActive 設置為 true，當傳感器檢測到運動時，將觸發 MotionDetected 事件，指示連接到觸發事件的傳感器的 GPIO 引腳號。當檢測到運動時，會向相機發送捕捉圖片命令以捕捉訪客的面部并將其發送到 Project Oxford 服務以識別訪客。如果訪客是設施的所有者，系統會發送伺服電機開門；否則，會向所有者的移動設備發送帶有訪客面部照片的通知。如果業主選擇開門，命令將通過后端服務中的 SignalR 發送，推送到 Raspberry Pi 以開門。

在識別訪客并采取所需操作的過程中，使用 IsActive 屬性設置為 false 禁用傳感器；然后在關上門后將其設置回 true 以激活識別系統。

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開門：

我們是用伺服電機控制門的，當我們向電機發送2毫秒脈沖時，電機將旋轉180度，門將打開，當我們向電機發送1毫秒時，電機將旋轉回0度，并且門將再次關閉。

伺服電機的位置由脈沖的長度設置。伺服系統預計至少每 20 毫秒接收一次脈沖。如果該脈沖高電平持續 1 毫秒，伺服角度將為零；如果是1.5毫秒，它會在它的中心位置；如果是 2 毫秒，它將是 180 度。

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牛津項目：Face API

Face API 是一種基于云的 API，它提供最先進的人臉檢測和識別算法。Face API 的主要功能可以分為兩類：帶屬性提取的人臉檢測和人臉識別。

要了解有關牛津項目的更多信息，請訪問：https ://www.projectoxford.ai

如何部署和工作：

如上圖所示連接電路后，從 HomeVisitsManager.VisitsController 項目的解決方案平臺中選擇 ARM。從模擬器列表中選擇 Remote Machine，然后輸入您的 Raspberry Pi 2 的 IP 和憑據。現在運行解決方案；多個項目將同時運行（所有者 Windows Phone 應用程序、后端和物聯網）。

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