Sistema di controllo del tracciamento del volto basato su Raspberry Pi e PID
20 May 2024
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Il Principio Base del Riconoscimento Facciale
Il tracciamento dei volti è un ramo importante della visione artificiale, che coinvolge principalmente tecnologie come l’elaborazione delle immagini, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale. Il suo scopo è rilevare e tracciare la posizione e la traiettoria di movimento dei volti in video in tempo reale, consentendo un'ulteriore analisi ed elaborazione dei volti. Questo articolo introdurrà i principi di base del rilevamento dei volti, i metodi di implementazione e i suoi scenari di applicazione nella vita reale.
I principi di base del tracciamento dei volti possono essere suddivisi in tre fasi: rilevamento dei volti, estrazione delle caratteristiche e tracciamento del target.
- Rilevamento volti: il rilevamento dei volti implica l'individuazione della posizione e delle dimensioni dei volti in un video. Gli algoritmi comuni includono metodi basati su funzionalità e metodi basati sul deep learning. I metodi basati sulle funzionalità rilevano i volti utilizzando caratteristiche geometriche e informazioni sulla trama, mentre i metodi basati sul deep learning utilizzano reti neurali addestrate per apprendere e riconoscere automaticamente i volti.
- Estrazione delle caratteristiche: dopo aver rilevato un volto, è necessario estrarre le caratteristiche del viso per il successivo riconoscimento e tracciamento. L'estrazione delle caratteristiche in genere include l'estrazione di informazioni sul contorno del viso, il colore della pelle, la consistenza e altro ancora.
- Tracciamento del target: una volta estratte le caratteristiche del viso, gli algoritmi di tracciamento del target tracciano la posizione del viso e la traiettoria del movimento nel video in base a queste caratteristiche. Gli algoritmi comuni includono metodi basati su filtri e metodi basati sul deep learning. I metodi basati sui filtri utilizzano algoritmi come i filtri di Kalman e i filtri antiparticolato per tracciare il bersaglio, mentre i metodi basati sul deep learning addestrano le reti neurali a prevedere la traiettoria di movimento del bersaglio.
Componenti necessari per implementare questo progetto:
- Raspberry Pi 4B
- Due servomotori SG90 a 180 gradi
- Gimbal servo a due assi
- Telecamera CSI Raspberry Pi
- Breadboard
- Cavi jumper maschio-maschio
Schema Elettrico
Inclinazione: il pin del segnale del servomotore a 180 gradi SG90 è collegato al pin di uscita PWM GPIO16 sul Raspberry Pi per il controllo del segnale.
Pan: il pin del segnale del servomotore a 180 gradi SG90 è collegato al pin di uscita PWM GPIO19 sul Raspberry Pi per il controllo del segnale.
Passi Specifici
Scarica il classificatore Cascade per il riconoscimento facciale
Scarica il classificatore a cascata "haarcascade_frontalface_default.xml" dal seguente indirizzo: haarcascade_frontalface_default.xml. Dopo il download, posizionalo nella stessa directory di tutti i file successivi.
Fenomeni Sperimentali
Questo sistema può essere utilizzato in vari scenari applicativi come monitoraggio della sicurezza, case intelligenti e trasporti intelligenti. Riconoscendo e monitorando i volti, può identificare i membri della famiglia e ottenere impostazioni ambientali personalizzate. Il sistema può implementare funzioni di monitoraggio e sicurezza intelligenti, fornendo agli utenti una comoda interazione uomo-macchina e funzionalità di controllo intelligenti.
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