Görme Engelliler İçin Akıllı Gözlükler

Görme Engelliler İçin Akıllı Gözlükler

Ashwini Kumar Sinha

4 Ekim 2019

Bu projede, görme engelli bir
kişinin önündeki kişiyi tanımasına ve önündeki engelleri öğrenmesine yardımcı olabilecek akıllı bir gözlük camının prototipini yapacağız .
Bu, yüz tanıma ve mesafe algılama özellikleri ile etkinleştirilecektir.

 

Malzeme Listesi

Bir kulaklığa da ihtiyacınız olacak, ancak çoğumuzda olduğundan,
yukarıdaki listede bahsetmedim .

Önkoşul kurulum
İlk olarak, RPi SSH veya Terminal’i açın ve gerekli kitaplıkları ve modülleri yükleyin.
Sonra espeak modülünü ve ardından Python için espeak kütüphanesini yükleyin.
Kurulum için aşağıdaki kod parçacığını izleyin (Bkz. Şekil 1,2).

Şekil 1. Espeak montajıŞekil 2. Piton için espeak kurulumu

Şimdi ‘opencv’, ‘numpy’, ‘dlib’ kütüphanesini kurun. Takmak için
belleği değiştirmeniz gerekebilir .
İnternette bulunan opencv ve dlib kurulum talimatlarını izleyin .

Bundan sonra
, terminalde aşağıdaki komutu kullanarak python 3 için yüz tanıma kütüphanesini kurun .

‘pip3 install face tanıma’

Gerekli kütüphanemizi kurduğumuz için kodlamaya başlayalım.

kod

Bu proje için Python3’te biri
önünüzdeki engellerin mesafesini, diğeri de yüz tanıma için iki farklı kod yapacağız . İlk kod
engellerin mesafesini ölçer ve ses çıkışını kullanarak kullanıcıyı uyarır. Dokunsal
geribildirim için bir titreşim motoru da ekleyebiliriz .
Kod 1: Kodlamayı başlatmak için Python3 IDE’yi açın. Burada iki modüle ihtiyacımız var – zaman ve
espeak. Her iki modülü de kod halinde içe aktaracağız. Bundan sonra
GPIO’yu içe aktardığımız ve mesafe sensörü için pimleri ayarladığımız bir mesafe fonksiyonu oluşturduk . Ardından
, sürekli olarak mesafeyi kontrol eden bir while döngüsü oluşturduk . Bu while döngüsünde
, kullanıcı ile engel arasındaki mesafeyi kontrol etmek için bir if koşulu da ekledik . Şuraya yakın bir nesne algılarsa:
kullanıcı, sesli ve dokunsal geribildirim vererek kişiyi otomatik olarak bilgilendirecektir. (Bakınız şekil
3, 4).

Şekil 3. Python kodu mesafe sensörüŞekil 4. Piton Kodu engel tespiti.

Reklam ad2

Kod 2: Bu, kullanıcının önündeki kişiyi tanımak içindir (bilinen veya bilinmeyen). Burada bu kodda 3 modül içe aktaracağız: yüz tanıma, cv2 ve numpy. Biz bilinen yüzleri ve isimleri farklı diziler oluşturmak zorunda. Söz konusu üyenin yüz tanıma için görüntü dosyası adını yazmalıyız (Bkz. Şekil 5,6).

Şekil 5. Piton kodu yüz algılamaŞekil 6.

Kodun bir sonraki bölümünde, kamera videosundaki yüzü bilinen yüzler dizisiyle eşleştirmeye çalışacağız. Yüz eşleşirse, kod aşağıdaki resimde olduğu gibi ‘espeak.synth ()’ sözdizimini kullanarak o kişinin adını çağırmak için espeak synthesizer’ı çalıştıracaktır (Bkz. Şekil 7).

Bakınız şekil 7.

Not: – Koddaki satırları açarak çıkış dilini Hintçe ve ses gibi farklı modlara çevirebilirsiniz, örneğin dilek modu, Erkek sesi ve kadın sesi. (Bkz. Şekil 8).

Şekil 8. Farklı Dil ve Seslendirme

Her şey tamamlandıktan sonra, kodu yüz tanıma klasörüne kaydedin.

İndirme Kodu

Bağ

Kodu yarattığımızdan, şimdi tüm bileşenleri bağlama zamanı.

Kamera şeridini kamera modülüne takın ve ultrasonik sensörün kablolarını aşağıda gösterildiği gibi lehimleyin.

Raspberry Pi Ultrasonik sensör
5V pin VCC
GND GND
BCM Pimi 27 TETİK
BCM PIN 22 EKO

 

Bağlantıdan sonra, tüm sensörleri ve bileşenleri aşağıdaki resimde gösterildiği gibi ayarlayın.

Şekil 9.Şekil 10.

Test yapmak

Şimdi Raspberry Pi’yi pil veya güç bankası kullanarak çalıştırın. Daha sonra uzak masaüstü veya VNC’de Pi masaüstü penceresini açın (Pi’de VNC ve uzak masaüstünü nasıl etkinleştireceğinizi bilmiyorsanız, çevrimiçi talimatları izleyin.) Sonra distance.py ve facerecogination.py kodunu çalıştırın ve artık hazırsınız. Bilinen veya bilinmeyen herhangi bir kişi kullanıcının önüne geldiğinde (görsel olarak zorlanmış kişi), yüzü algılar ve bunlardan bahseder. Kullanıcı duvar veya herhangi bir nesne gibi engellere yaklaşırsa, cihaz kazaları önlemek için uyarı verecektir.

Not: – Bu projenin ilk sürümüdür
, renk ve ortam ışığının algılanmasını sağlamak için yakında daha fazla özellik ile güncelleyeceğiz . Güncelleme, optik karakter
ve tabela tanıma özelliği ile de gelebilir .
Not: – cv2, dlib ve yüz tanıma kütüphanesinin kurulumu sırasında Raspberry Pi’nin belleğini dikkatlice değiştirmeniz gerekebilir.Kütüphane kurulumu sırasında herhangi bir hata veya sorunla karşılaşırsanız, o python kütüphanesinin çevrimiçi kılavuzuna başvurun.

 

 

https://drive.google.com/file/d/16qy14rKe01qAUkk2dNKErunV0NQTNWJ0/view?usp=sharing

Reklam ad3
Posted in Makaleler.