किसी व्यक्ति का पता लगाने का सबसे सस्ता / आसान तरीका क्या है?

15

मैं जानना चाहता हूं कि क्या किसी को वार्म-बॉर्ड स्तनपायी (यानी मानव) का पता लगाने में सफलता मिली है, जो शेल्फ, सस्ते सेंसर से मानक का उपयोग कर रहा है?

आदर्श रूप से, मैं एक कमरे में किसी व्यक्ति का पता लगाने और उस व्यक्ति का स्थानीयकरण करने के लिए एक सस्ते सेंसर या सेंसर के संयोजन का उपयोग करना चाहूंगा। मैं चाहूंगा कि रोबोट एक कमरे में प्रवेश करे, यह पता लगाए कि क्या कोई मानव है / मौजूद है और फिर ज्ञात मानव के पास चला जाता है। सटीकता 100% होने की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि लागत एक कारक से अधिक है। मैं इस तरह के एक सेंसर की कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को पसंद करता हूं, ताकि यह एक Arduino पर चल सके, हालांकि अगर यह असंभव है, तो मैं अधिक हॉर्सपावर के साथ कुछ का उपयोग करने के लिए तैयार रहूंगा, जैसे कि रास्पबेरी पाई या बीगलबोन ब्लैक। मेरे कुछ विचार हैं; हालाँकि, उनमें से कोई भी आदर्श नहीं हैं:

पीर सेंसर - दृष्टि के एक बड़े क्षेत्र (यानी आमतौर पर 120 डिग्री या अधिक) के भीतर आंदोलन का पता लगा सकता है। एक "मानव" डिटेक्टर के लिए निकटतम चीज हो सकती है जिससे मैं अवगत हूं; हालाँकि, इसे आंदोलन और स्थानीयकरण / त्रिकोणीय बनाने की आवश्यकता होती है, जहां एक व्यक्ति दृष्टि के इतने बड़े क्षेत्र के साथ बहुत मुश्किल (असंभव) होगा।
अल्ट्रासाउंड - अच्छी सटीकता के साथ वस्तुओं का पता लगा सकते हैं। देखने का बहुत संकीर्ण क्षेत्र है; हालाँकि, एक स्थिर निर्जीव वस्तु और एक मानव के बीच अंतर करने में असमर्थ है।
IR डिटेक्टर - (यानी शार्प रेंज सेंसर) बड़ी सटीकता के साथ वस्तुओं को फिर से देख सकते हैं, बहुत ही संकीर्ण क्षेत्र; हालाँकि, यह फिर से वस्तुओं को अलग करने में असमर्थ है।
वेब कैमरा + ओपनसीवी - संभवतः एक कमरे में मानव (ओं) का पता लगाने के लिए चेहरे का पता लगाने का उपयोग करें। यह सबसे अच्छा विकल्प हो सकता है; हालाँकि, OpenCV कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा है और इसे चलाने के लिए बहुत अधिक आवश्यकता होगी। एक रास्पबेरी पाई पर भी, यह धीमा हो सकता है।
Kinect - Kinect की सुविधा का पता लगाने की क्षमताओं का उपयोग करना, किसी क्षेत्र में मनुष्यों की पहचान करना अपेक्षाकृत आसान होगा; हालाँकि, Kinect बहुत महंगा है और मैं इसे "सस्ता" समाधान नहीं मानूंगा।

शायद किसी को शरीर के ताप और / या (# 1-4) के कुछ संयोजन के साथ सफलता मिली "सस्ती" हीट-डिटेक्टर "के बारे में पता है और अपने परिणाम साझा करना चाहेंगे?

sensors

— Yahma
स्रोत

क्या यह मनुष्यों तक ही सीमित है या इसे श्री एड को भी पहचानना चाहिए?

— ott--

किसी भी गर्म शरीर वाले स्तनपायी। यह घर के अंदर इस्तेमाल किया जाएगा, इसलिए श्री एड नहीं होना चाहिए; हालाँकि, अगर वह होता, तो उसका पता लगाया जाता। =)

— याहमा

मुझे यह समझने के लिए प्रेरित किया गया है (जब मैं कुछ इसी तरह की मांग कर रहा था) कि कानेक्ट वास्तव में इतना महंगा नहीं है; हालाँकि, इसे ठीक से संचालित करने के लिए न्यूनतम दूरी की आवश्यकता होती है। फिर भी आपकी आवश्यकता के लिए यह काम कर सकता है और मुझे यकीन है कि इसके लिए बहुत सारे कोड हैं।

— गलहद II

आप किस समाधान के साथ गए थे? क्या आप एक लंबी सीमा के साथ कुछ भी खोजने के लिए हुआ था?

— Crashalot

दरअसल मेरा एक सवाल है। क्या हम ऑडिनो के एनालॉग पिन में IR सेंसर का उपयोग करके मानव पल्स दर का पता लगा सकते हैं? अगर ऐसा है तो कैसे? कृपया मेरी मदद करें

— सपना

7

एक निष्क्रिय अवरक्त डिटेक्टर (पीआईआर) और सोनार रेंज फाइंडर (एसआरएफ) का संयोजन चाल करना चाहिए।

मेरे लिए पहले क्या काम किया है (मनुष्यों को नहीं बल्कि बहुत समान) दो बाईं ओर दाईं ओर PIR लगाए गए थे, इसलिए उन्होंने बीच में थोड़ा ओवरलैप किया।
फिर आप यह पता लगा सकते हैं कि मानव बाएं, दाएं या सामने है (जब दोनों चालू हैं)। आप मूल रूप से इसे SRF के शीर्ष पर स्टैक करते हैं जो आपको रेंज आदि बताएगा। यह थोड़ा गंदा है और आपको कुछ धारणाएं बनानी होंगी, लेकिन यह सरलता के लिए अच्छी तरह से काम करता है।

2 पीआईआर के लिए छद्म कोड मृत सरल के रूप में कुछ हो सकता है:

amount = 60; //degrees
while (notCloseEnough)
{
  if (bothActive)
    forward;
  else 
  {
    if (leftActive)  
      turnLeftByAmount(amount);
    else
      turnRightByAmount(amount);
    amount = amount - 5;

    //recalibrate
    if (amount <= 0)
      amount = 60;
  }

  checkIfCloseEnough();
}

विचार यह है कि यदि आप उस क्षेत्र में कुछ देखते हैं तो आप एक तरफ (60 डिग्री) की ओर मुड़ जाते हैं। यदि वे मोड़ के बाद आपके सामने नहीं हैं, तो जिस तरफ आप उन्हें देख रहे हैं, उस तरफ थोड़ा कम मुड़ें। जब तक वे आपके सामने न हों, तब तक बारी-बारी से दोहराते रहें और संकरा रखें। याद रखें कि आप एक बार सामने आने के बाद उतने अधिक (कोण को रीसेट न करें) करें क्योंकि उतनी जल्दी 'आउट ऑफ स्कोप' नहीं चलेगी।

मैं वास्तव में आश्चर्यचकित था कि यह एल्गोरिदम वास्तव में कितना अच्छा काम करता है (हमने इसका उपयोग स्वचालित चेस खिलौनों के लिए किया और इसे धीमा करना पड़ा / इसे गूंगा करना पड़ा क्योंकि यह मानव नियंत्रित रोबोट को बहुत आसानी से हरा / पकड़ लेगा)।

दोनों सेंसर पोलोलु (कोई संबद्धता) से उपलब्ध हैं:

पैसिव इन्फ्रारेड डिटेक्टर
सोनार रेंज फाइंडर

— profMamba
स्रोत

क्या आप कुछ छद्म कोड या आगे का विवरण पोस्ट कर सकते हैं कि एक पीर सेंसर और सोनार का उपयोग किसी व्यक्ति का पता लगाने और स्थानीयकरण करने में कैसे सक्षम होगा?

— याहमा

इस समाधान पर सीमा क्या होगी? क्या यह 300 फीट दूर लोगों को ट्रैक करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है? और बिना चलते हुए भागों के साथ 180 डिग्री के दृश्य को समायोजित करने के लिए बनाया गया है? इस सुझाव के लिए धन्यवाद!

— Crashalot

पीआईआर डेटा शीट एक सीमा ( pololu.com/file/0J250/SE-10.pdf ) को सूचीबद्ध नहीं करता है , लेकिन सेंसर के आकार के आधार पर, ऐसा लगता है कि सीमा सीमित होगी, और निश्चित रूप से ऐसा कुछ नहीं है जो मानव का पता लगा सके। आंदोलन 100-300 फीट दूर?

— Crashalot

यह छोटी दूरी के लिए अच्छी तरह से काम करता है, शायद 2 - 3 मीटर (6 - 9 फीट)। मुझे यह भी लगता है कि यह एल्गोरिथ्म बड़ी दूरी के लिए अच्छी तरह से पैमाने पर नहीं होगा, जैसे कि यह वास्तव में इस तथ्य पर टिका है कि रोबोट या विषय को अलग करने से पहले भी एक बड़ी 'त्रुटि' या उतार-चढ़ाव को ठीक किया जा सकता है।

— प्रोफार्मा

1

हाल ही में उपयोग किए जाने वाले एक अन्य सेंसर प्रकार का उपयोग ओएमआरएन (डी 6 टी रेंज) या एक्सेलिटास (डिजीपाइल) द्वारा एमईएमएस आधारित तापमान सरणियों में किया जाता है। पीर तत्वों के विपरीत, ये निरपेक्ष तापमान को मापते हैं और इस प्रकार पृष्ठभूमि और अग्रभूमि के तापमान में अंतर करते हैं और तापमान स्रोतों की गति और स्थैतिक उपस्थिति का पता लगाते हैं।

— kjyv
स्रोत

क्या आप जानते हैं कि ये सेंसर 300 फीट दूर तक लोगों को ट्रैक कर सकते हैं?

— Crashalot

मुझे नहीं लगता कि यह काम करेगा। मैं अधिकतम 5-10 मी कहूंगा। रिज़ॉल्यूशन काफी कम है, इसलिए इस दूरी पर एक व्यक्ति केवल एक पिक्सेल के भीतर एक छोटा बिंदु है।

— kjyv

उत्तर के लिए धन्यवाद! उच्च-रिज़ॉल्यूशन कंप्यूटर दृष्टि से परे, क्या ऐसा कुछ है जो 300 फीट तक काम करेगा? चूंकि CV इतनी कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा है, क्या आप लोगों को 100-300 फीट दूर ट्रैक करने के लिए PIR (या थर्मल) जैसे अन्य सेंसर के साथ CV को युग्मित करके कम्प्यूटेशनल लागत कम कर सकते हैं?

— क्रैशलॉट

0

एक कैपेसिटिव सेंसर काम कर सकता है, यह वास्तव में बनाने के लिए सस्ता है, सिर्फ एल्यूमीनियम पन्नी और कुछ प्रतिरोधों, यह मांस का पता लगा सकता है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि अगर मुझे कुछ भी पता नहीं है लेकिन मांस है, तो आप 3 का उपयोग कर सकते हैं

— user1477
स्रोत

है ना? इस पर सीमा क्या होगी? मिलीमीटर?

— रोबोकारेन

0

मैं यह नहीं कह सकता कि क्या यह सबसे आसान है, लेकिन एक व्यक्ति की नब्ज का पता लगाने के लिए आप निश्चित रूप से Eulerian Video Magnification लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं ।

उस स्थिति में, आप उस वीडियो में उतार-चढ़ाव की तलाश करेंगे जो मानव दालों की अपेक्षित सीमा से मेल खाता हो। आपको एक अंग की स्पष्ट छवि की भी आवश्यकता होगी जो दृश्य नाड़ी को प्रदर्शित करती है।

हार्डवेयर आधारित फेस डिटेक्शन की खोज में कुछ काम ( उदाहरण 1 , उदाहरण 2 ) भी हुए हैं। कुछ साल पहले के डिजिटल कैमरों में यह क्षमता थी, जो अनिवार्य रूप से एक उच्च अनुकूलित तंत्रिका नेटवर्क था जिसे यह कहने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि "क्या इस वर्ग में एक चेहरा है या नहीं" ... तो आप बस कैप्चर की गई छवि में पूर्वनिर्धारित वर्गों के एक सेट पर पुनरावृति करेंगे।

— इयान
स्रोत

ओ, आपने मुझे लिखा था, वही बात सुझाई जो मैंने की थी! आपने फिल्म स्क्रीमर्स (1995) भी देखी? = पी

— jzx

मैंने ट्रेलर देखा है, लेकिन कभी फिल्म ... यह जानने के लिए अच्छा है कि मैं किसी चीज़ पर हो सकता हूं। लेकिन यह क्या है? :)

— इयान

0

मैंने पीआईआर का उपयोग करने की कोशिश की लेकिन इसमें हैंडलिंग और देरी की समस्या है। यह ईमानदार होने के लिए मानव का पता लगाने के लिए एक कुशल विकल्प नहीं है। आप कैपेसिटिव सेंसिंग तकनीक का उपयोग कर सकते हैं क्योंकि यह मानव पहचान (एक स्मार्ट विकल्प) के लिए सबसे सस्ता और आसान तरीका है और यह कम जटिल भी है। आप बहुत कम कीमत पर अपने लिए सेंसर बना सकते हैं और यह छोटी परियोजनाओं के लिए अच्छा है। मैंने अपने "ह्यूमन डिटेक्शन रोबोट" प्रोजेक्ट में एक का उपयोग किया है। आप मेरे वीडियो को यहां देख सकते हैं: कैपेसिटिव-बेस्ड ह्यूमन डिटेक्शन

— मुहम्मद यमन
स्रोत

0

एक गैर-नंगे-धातु समाधान जो संभवतः अगले कुछ वर्षों में तेजी से लोकप्रिय हो जाएगा, अपने भारी डेटा प्रसंस्करण कार्य (जैसे एक छवि में एक मानव को पहचानना) को क्लाउड सेवा में लोड करना होगा। यह मानते हुए कि आपका उपकरण इंटरनेट से जुड़ा है। यहाँ रास्पबेरी पाई और Google क्लाउड विज़न एपीआई के साथ एक उदाहरण दिया गया है: https://www.dexterindenders.com/howto/use-google-cloud-vision-on-the-raspberry-pi/ । ध्यान दें कि एक परीक्षण अवधि के दौरान Google क्लाउड पर सदस्यता की आवश्यकता होती है, लेकिन कुछ अन्य क्लाउड विज़न APIs (अमेज़ॅन, Microsoft Azure, ...?) यहां तक कि अगर आप अपने सर्वर पर प्रति माह एन अनुरोधों से कम जमा करते हैं, तो वे मुफ्त में अपनी सेवाएं दे सकते हैं। ।

: फिर भी छोटे प्लेटफार्मों पर प्रसंस्करण भारी डेटा के लिए एक और समाधान पहले से ही प्रशिक्षित मशीन सीखने को चलाने के लिए मॉडल (जैसे Movidius तंत्रिका कंप्यूट स्टिक रास्पबेरी पीआई के साथ एक समर्पित प्रोसेसर यूनिट के साथ अपने रोबोट पर एक डिवाइस thumbdrive की तरह करने के लिए काम ऑफलोड करने के लिए किया जाएगा https : //medium.com/deep-learning-turkey/a-borrow-guide-to-intel-movidius-neural-compute-stick-with-raspberry-pi-3-f60b767683d40 )। यह ऑफ़लाइन भी काम करता है। वे अभी भी शौक परियोजनाओं के लिए थोड़ा महंगा हैं, लेकिन मुझे उम्मीद है कि उनकी लागत सब कुछ की तरह नीचे जाएगी।

— अल-देव
स्रोत