Đang tải... (xem toàn văn)
Ngày nay, nền kinh tế của nước ta đang trên đà phát triển mạnh mẽ, đời sống của người dân ngày càng nâng cao. Nhu cầu sử dụng sản phẩm điện tử trong đời sống sinh hoạt cũng như trong các nghành công nghiệp, nông nghiệp và dịch vụ là tăng không ngừng. Đây là cơ hội nhưng cũng là thách thức cho ngành điện với việc phát triển điện năng, phục vụ nhu cầu của xã hội. Một yêu cầu thiết yếu đặt ra đó chính là việc đảm bảo an ninh cho ngôi nhà, những nơi đặc biệt, những công ty xí nghiệp lớn, bệnh viện đang được chú trọng. Đây là lý do vì sao tôi chọn đề tài “Thiết kế, chế tạo hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng dịch vụ Microsoft Cognitive Service”. Một dịch vụ bao gồm các API ứng dụng trí tuệ nhân tạo thông minh ra đời nhằm cho phép lập trình viên ở mọi cấp độ tạo ra được những ứng dụng thông minh một cách dễ dàng hơn. Vì vậy đòi hỏi yêu cầu phải nắm vững kiến thức cơ bản của một số ngôn ngữ lập trình và nhạy bén trong các dịch vụ có sẵn trên mạng xã hội. Sau thời gian học tập tại trường, được sự chỉ bảo hướng dẫn nhiệt tình của thầy cô giáo trong Việ Kỹ Thuật và Công Nghệ, tôi đã kết thúc khoá học và đã tích luỹ được vốn kiến thức nhất định. Được sự đồng ý của nhà trường và thầy cô giáo trong khoa em được giao đề tài tốt nghiệp. Bằng sự cố gắng nỗ lực của bản thân và đặc biệt là sự giúp đỡ tận tình, chu đáo của thầy giáo PGS.TS Hoàng Xuân Bình, em đã hoàn thành đồ án đúng thời hạn. Do thời gian làm đồ án có hạn và trình độ còn nhiều hạn chế nên không thể tránh khỏi những thiếu sót. Em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của các thầy cô cũng như là của các bạn sinh viên để bài đồ án này hoàn thiện hơn nữa. Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo ThS. Đặng Thái Sơn, các thầy cô giáo trong Viện Kỹ Thuật và Công Nghệ của Trường Đại Học Vinh đã tạo điều kiện giúp đỡ em trong thời gian qua.
MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU TÓM TẮT ĐỒ ÁN PHẦN MỞ ĐẦU…………………………………………………………………….3 CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ THỐNG AN NINH, KHÓA CỬA TỰ ĐỘNG 1.1 Sự phát triển hệ thống an ninh cho tòa nhà 1.1.1 Hệ thống an ninh cửa vào 1.1.2 Hệ thống kiểm soát bãi đỗ xe 1.1.3 Hệ thống kiểm soát vào thang máy 1.1.4 Hệ thống camera an ninh .7 1.1.5 Hệ thống báo động, báo cháy 1.1.6 Hệ thống quản lý chấm công .8 1.2 Yêu cầu hệ thống an ninh khóa mở cửa tự động 1.3 Các sản phẩm khóa cửa tự động 11 1.3.1 Khóa cửa vân tay Kaadas KDS K7 11 1.3.2 Chốt khóa cảm ứng Schlage Connect Camelot 12 1.3.3 Khóa cửa 1Touch Evo3 13 1.3.4 Kwikset Kevo Smart Lock 13 CHƯƠNG II: TỔNG QUAN VỀ DỊCH VỤ MICROSOFT COGNITIVE SERVICES 15 2.1 Dịch vụ Microsof Cognitive Services 15 2.1.1 Vision API 15 2.1.2 Speech API 16 2.1.3 Language API 17 2.1.4 Knowledge API 18 2.1.5 Search API 19 2.2 Nhận diện khuôn mặt với Microsoft Cognitive Face Recognition API 20 2.2.1 Face API 20 2.2.2 Các bước đăng ký sử dụng dịch vụ Face API Microsoft .21 CHƯƠNG III: THIẾT KẾ, CHẾ TẠO HỆ THỐNG KHÓA CỬA TỰ ĐỘNG BẰNG NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT ỨNG DỤNG DỊCH VỤ MICROSOFT COGNITIVE SERVICES TRÊN NỀN MÁY TÍNH RASPBERRY PI3 .23 3.1 Phân tích yêu cầu thiết kế 23 3.1.1 Yêu cầu thiết kế 23 3.1.2.Yêu cầu thiết bị 23 3.2 Thiết kế sơ đồ khối 24 3.3 Thiết kế sơ đồ nguyên lý 24 3.3.1 Tổng quan Raspberry 24 3.3.2 Điện toán đám mây Microsoft Azure 44 3.3.3 USB Camera 46 3.3.4 Relay switch 47 3.3.5 Chốt cửa điện từ 48 3.4 Thiết kế phần mềm 49 3.4.1 Các công cụ phần mềm cần thiết .49 3.4.2 Xây dựng phần mềm 51 3.5 Chế tạo thử nghiệm .52 3.5.1 Những thiết bị cần thiết cho hệ thống: .52 3.5.2 Thiết kế phần mềm 56 3.6 Thiết kế phần cứng 58 KẾT LUẬN 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO .62 PHỤ LỤC 63 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Hệ thống an ninh tổng thể cho tòa nhà Hình 1.2 Hệ thống an ninh cửa vào Hình 1.3 Hệ thống kiểm sốt bãi đỗ xe Hình 1.4 Hệ thống kiểm sốt vào thang máy .6 Hình 1.5 Hệ thống camera an ninh Hình 1.6 Hệ thống báo động, báo cháy Hình 1.7 Khóa cửa vân tay Kaadas KDS K7 11 Hình 1.9 Khóa cửa Itouch Evo3 12 Hình 1.10 Kwikset Kevo Smart Lọck 12 Hình 1.11 August Smart Lock .13 Hình 2.1 Những đặc điểm để nhận diện khuôn mặt .20 Hình 2.2 Mã sử dụng dịch vụ cung cấp Microsoft 21 Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống 23 Hình 3.2 Rasberry 24 Hình 3.3 Mơ hình kiến trúc phần cứng Raspberry 24 Hình 3.4 Raspberry Pi model A Raspberry Pi model A+ 26 Hình 3.5 Mạch Raspberry Pi model B Raspberry Pi model B+ 27 Hình 3.6 Cấu trúc phần cứng Raspberry Pi 29 Hình 3.7 Chân pin out Raspberry Pi .31 Hình 3.8 Sơ đồ chân kết nối Raspberry Pi [2] 33 Hình 3.9 Giao diện hệ điều hành Raspbian 34 Hình 3.10 Giao diện hệ điều hành Ubuntu MATE 35 Hình 3.11 Giao diện hệ điều hành Ubuntu MATE 36 Hình 3.12 Giao diện hệ điều hành Windows 10 IoT Core 38 Hình 3.13 Giao diện hệ quản lí Windows 10 IoT Core web 40 Hình 3.14 Giao diện kết nối Windows 10 IoT Core qua PowerShell .42 Hình 3.15 Giao diện điều khiển Windows 10 IoT Core qua PowerShell .42 Hình 3.16 Giao diện Properties Project 44 Hình 3.17 Giao diện Windows IoT Core WatcherPhân biệt hệ Windows 10 IoT Core với vài phiên hệ điều hành khác .44 Hình 3.18 USB Camera Microsoft Lifecam HD – 3000 49 Hình 3.19 Module realy 5V – kênh 50 Hình 3.20 Chốt cửa điện từ 50 Hình 3.21 Microsoft Visual Studio 2017 .51 Hình 3.22 Microsoft Azure 51 Hình 3.23 Microsoft Windows 10 IoT Core 52 Hình 3.24 Giao diện thiết kế MainPage.xaml 53 Hình 3.25 Lưu đồ thuật tốn chương trình 54 Hình 3.26 Các thiết bị cần thiết để thiết lập ban đầu cho Raspberry Pi3 .56 Hình 3.27 Tải Windows 10 IoT Core cho Pi3 57 Hình 3.28 Windows 10 IoT Core Dashboard [4] 58 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1 - Bảng so sánh thông số kĩ thuật Raspberry Pi model A Raspberry Pi model A+ 27 Bảng 2.2 - Bảng so sánh thông số kĩ thuật Raspberry Pi model B Raspberry Pi model B+ 28 Bảng 2.3 - Bảng thông số kĩ thuật Raspberry Pi 29 LỜI NÓI ĐẦU Ngày nay, kinh tế nước ta đà phát triển mạnh mẽ, đời sống người dân ngày nâng cao Nhu cầu sử dụng sản phẩm điện tử đời sống sinh hoạt nghành công nghiệp, nông nghiệp dịch vụ tăng không ngừng Đây hội thách thức cho ngành điện với việc phát triển điện năng, phục vụ nhu cầu xã hội Một u cầu thiết yếu đặt việc đảm bảo an ninh cho nhà, nơi đặc biệt, cơng ty xí nghiệp lớn, bệnh viện trọng Đây lý chọn đề tài “Thiết kế, chế tạo hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng dịch vụ Microsoft Cognitive Service” Một dịch vụ bao gồm API ứng dụng trí tuệ nhân tạo thơng minh đời nhằm cho phép lập trình viên cấp độ tạo ứng dụng thông minh cách dễ dàng Vì đòi hỏi u cầu phải nắm vững kiến thức số ngôn ngữ lập trình nhạy bén dịch vụ có sẵn mạng xã hội Sau thời gian học tập trường, bảo hướng dẫn nhiệt tình thầy cô giáo Việ Kỹ Thuật Công Nghệ, tơi kết thúc khố học tích luỹ vốn kiến thức định Được đồng ý nhà trường thầy cô giáo khoa em giao đề tài tốt nghiệp Bằng cố gắng nỗ lực thân đặc biệt giúp đỡ tận tình, chu đáo thầy giáo PGS.TS Hồng Xn Bình, em hồn thành đồ án thời hạn Do thời gian làm đồ án có hạn trình độ nhiều hạn chế nên khơng thể tránh khỏi thiếu sót Em mong nhận đóng góp ý kiến thầy bạn sinh viên để đồ án hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo ThS Đặng Thái Sơn, thầy cô giáo Viện Kỹ Thuật Công Nghệ Trường Đại Học Vinh tạo điều kiện giúp đỡ em thời gian qua Nghệ An, tháng năm 2017 Sinh viên thực Trần Thị Mai Phương TĨM TẮT ĐỒ ÁN Nhận dạng khn mặt người lĩnh vực mang tính thách thức thị giác máy tính học máy Hầu hết hệ thống nhận dạng khn mặt có sử dụng tài ngun tính tốn mạnh mẽ dựa DSP máy tính đa mục đích, khó ứng dụng vào dự án vừa nhỏ nhận dạng nhân trắc học cho hệ thống bảo mật gia đình, hệ thống chấm cơng quản lý nhân viên công ty Chúng giới thiệu tảng phần cứng nhúng dùng xử lý ảnh, máy tính nhúng Raspberry Pi lõi ARM11, sử dụng thư viện xử lý ảnh mã nguồn mở OpenCV Intel Chúng sử dụng đặc trưng Haar-like cho phát khn mặt thuật tốn phân tích thành phần cho nhận dạng khn mặt, tất thực thi board mạch Raspberry Pi Hệ thống thiết kế với nguồn tài nguyên phần cứng giới hạn, giá thành thấp, tiêu tán lượng thấp, đảm bảo hiệu suất nhận dạng 93% tốc độ nhận dạng tốt ABSTRACT Human face recognition is one of the very challenging problems in computer vision and machine learning Recent studies have significantly increased the accuracy of recognition systems But most systems are based on huge and strong DSP cores, and it is very difficult to apply them for small-scale projects such as anthropometry systems for household security, time –keeping systems for employee management in companies or low-cost face tracking systems in public places etc In this paper, we propose an alternative for DSP kits for face recognition by using Raspberry Pi -a low cost embedded board with ARM11 as the core where OpenCV is a computer vision library from Intel In this system, we use Haar-like features for face detection and principal component analysis for face recognition The system has been designed on the criteria of resources optimization with low-cost, low power consumption and improved operating speed PHẦN MỞ ĐẦU Sự phát triển vượt bậc ngành khoa học nhằm mục đích phục vụ lợi ích cho người Điện tử lĩnh vực có đóng góp lớn cải thiện đời sống, nâng cao mức sống lên mức mà mong muốn Với ý tưởng thiết kế, chế tạo ứng dựng dịch vụ có sẵn vào thực tế để phục vụ đời sống, chọn đề tài “Thiết kế chế tạo hệ thống khóa cửa tự động nhận dạng khuôn mặt ứng dụng dịch vụ Microsoft Cognitive Service” với mong muốn áp dụng kiến thức học vào thực tế Nội dung đồ án trình bày chương sau: Chương Tổng quan hệ thống an ninh, khóa cửa tự động Chương Tổng quan dịch vụ Microsoft Cognitive Service Chương Thiết kế, chế tạo hệ thống khóa cửa tự động nhận dạng khuôn mặt ứng dụng dịch vụ Microsoft Cognitive Service máy tính Raspberry pi3 Do số hạn chế thời gian ngắn, điều kiện làm việc nên khơng tránh khỏi sai sót Rất mong thầy giáo bạn góp ý bổ sung thêm Nghệ An, tháng năm 2017 Sinh viên thực Trần Thị Mai Phương CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ THỐNG AN NINH, KHÓA CỬA TỰ ĐỘNG 1.1 Sự phát triển hệ thống an ninh cho tòa nhà Khi xây dựng cơng trình, an ninh vấn đề chủ đầu tư người sử dụng cơng trình quan tâm Những cơng trình lớn thường ln sử dụng chung tài nguyên cửa vào, bãi đỗ xe, thang máy, v.v dẫn tới việc có nhiều người vào tự nguy an ninh bị xâm phạm cao Do đó, để làm giảm thiểu tối đa nguy gây an ninh an toàn, việc sử dụng hệ thống an ninh cần thiết Các hệ thống kiểm sốt an ninh cho tòa nhà phát triển nhằm cho phép thực hoạt động theo dõi, kiểm soát vào, báo động bảo mật, nhờ giúp phận an ninh điều hành quản trị toàn khu vực Hệ thống kiểm sốt an ninh tích hợp bao gồm nhiều hệ thống với mục đích kiểm sốt khác kết nối tích hợp với thành hệ thống lớn nhằm đáp ứng nhu cầu kiểm soát an ninh quản lý cho tổ chức, khách hàng, bao gồm Hình 1.1 Hệ thống an ninh tổng thể cho tòa nhà 1.1.1 Hệ thống an ninh cửa vào Access Control hệ thống kiểm soát vào cửa lối thông qua việc xác thực vân tay, thẻ cảm ứng, mật khẩu, khuôn mặt v.v… thiết bị nhận dạng Việc kiểm sốt thực đơn lẻ, kết hợp giúp kiểm soát vào, cửa lắp đặt Hệ thống sử dụng công nghệ việc nhận dạng: - Thẻ không tiếp xúc - Thẻ thông minh - Vân tay - Thiết bị nhận dạng khuôn mặt, mống mắt Ứng dụng - Kiểm soát, theo dõi việc vào cửa/ khu vực nhân viên Đảm bảo an ninh an toàn cho người & tài sản bên - Cấp quyền& thời gian vào cửa/ khu vực - Cảnh báo tác động bất hợp pháp (đập phá cửa, xâm phạm trái phép) - Kết hợp liệu cho việc chấm cơng Hình 1.2 Hệ thống an ninh cửa vào 1.1.2 Hệ thống kiểm soát bãi đỗ xe Windows 10 IoT Core Windows 10 tinh gọn để phù hợp với việc sử dụng thiết bị Internet of Things (IoT) Nó hoạt động mà khơng cần hình hiển thị, phù hợp để làm OS cho máy móc cơng nghiệp hay loại thiết bị nhỏ gọn, lập trình viên phải viết ứng dụng universal để đóng vai trò giao diện 3.4.2 Xây dựng phần mềm - Thiết kế giao diện người dùng: Vào thư mục MainPage.Xaml để thiết kế giao diện: Hình 3.24 Giao diện thiết kế MainPage.xaml - Viết chương trình: +) Lưu đồ thuật tốn 50 Hình 3.25 Lưu đồ thuật tốn chương trình 3.5 Chế tạo thử nghiệm 3.5.1 Những thiết bị cần thiết cho hệ thống: - Máy tính nhứng Raspberry Pi3 chạy hệ điều hành Windows 10 IOT Core - hình LCD inch - Camera (chỉ cần Webcam) - Relay module smart kênh 12V 5A - Khoá từ DC 12V - Nguồn DC 12V - loa cỡ nhỏ - chng cửa - Bàn phím chuột máy vi tính - Microsoft Visual Studio 2017 Community - Microsoft Azure - Microsoft Windows 10 IoT Core Thiết lập ban đầu: Bước 1: Cài đặt WIN 10 IOT thẻ SD cho Raspberry Pi3 51 - Những thiết bị cần thiết cho bước này: +) Màn hình LED / TV với HDMI: Cáp HDMI để hiển thị hỗ trợ 1080p Cho phép người dùng chơi trò chơi, video, nhiều , +) Thẻ Micro SD (tối thiểu 8GB): Đối với cài đặt hệ điều hành u cầu thẻ nhớ GB Pi khơng có tính nhớ tích hợp Chúng ta mua hệ điều hành cài đặt sẵn gọi NOOBS (New Out of Box Software) +) Cáp HDMI: Cáp HDMI để nhận đầu hiển thị mà đến với hộp Pi3 Bạn mua Spratly bạn khơng có +) Chuột USB: Chuột USB để kiểm sốt Raspberry Pi GUI Plugn play khơng cần trình điều khiển bên ngồi +) Bàn phím USB: Bàn phím USB để sử dụng Raspberry Pi Đó cắm n chơi khơng cần trình điều khiển bên ngồi +) Cung cấp lượng: Nguồn điện để cấp điện cho Pi3 Khuyến nghị dòng 3A cung cấp Raspberry có khe USB OTG để bật lên Hình 3.26 Các thiết bị cần thiết để thiết lập ban đầu cho Raspberry Pi3 52 Cách 1: Cài đặt NOOBS cho Pi3 NOOBS (New Out of Box Software) phần mềm có chứa cài đặt dễ dàng cho tất hệ điều hành hỗ trợ Chúng ta nhận NOOBS cài sẵn thẻ SD từ nhà phân phối Raspberry Pi tải NOOBS trang web raspberry: https://www.raspberrypi.org/downloads/noobs/ [3] NOOBS bao gồm: Raspbian Pidora LibreELEC OSMC Hệ điều hành RISC Arch Linux Đầu tiên cần phải định dạng lại thẻ SD cách sử dụng phần mềm SD Card Formater Tải phần mềm địa chỉ: https://www.sdcard.org/downloads/formatter_4/eula_windows/index.html Trong trình định dạng thẻ SD lưu ý chuyển "FORMAT SIZE ADJUSTMENT" thành "ON" Tải NOOBS tập tin chọn tất tập tin Kéo vào thẻ SD HO ORC - dán vào thẻ SD Lắp thẻ SD vào khe cắm Pi3 Tiến hành cài đặt 1) Khởi động Raspberry Pi3 2) Khi trình cài đặt NOOBS xuất hiển thị hệ điều hành Rasbian cần phải kết nối Pi bạn với internet thông qua WiFi LAN để hiển thị tất NOOBS bao gồm hệ điều hành 3) Tích vào chọn Windows 10 IoT Core để tải 53 Hình 3.27 Tải Windows 10 IoT Core cho Pi3 Sau ta chọn Windows 10 IoT Core RTM release để lựa chọn ổn định Đối với RPi 3, bắt buộc phải chọn phiên Insider Windows 10 IoT Core chưa có thức cho Rpi Nếu ta chọn sử dụng Insider phải đăng nhập tài khoản Microsoft có đăng ký làm insider để tiếp tục - Cách 2: Cài đặt tay lên thẻ SD 54 Đầu tiên, truy cập cào link: https://developer.microsoft.com/en- us/windows/iot/downloads để tải phần mềm Windows 10 IoT Core Dashboard chạy máy tính Windows 10 Hình 3.28 Windows 10 IoT Core Dashboard [4] Tải xong bạn cài đặt phần mềm vào máy tính Windows 10 Chạy Windows 10 IoT Core Dashboard vừa cài đặt lên, sau chọn “Set up a new device” Chọn tên thiết bị mục Device’s Type phiên bạn muốn sử dụng Bên bạn chọn thẻ nhớ bấm nút tiếp tục Sau q trình cài đặt hồn tất, bạn rút thẻ nhớ sẵn sàng khởi động Raspberry Pi chạy Windows 10 IoT Core Bước 2: Cài đặt Visual Studio máy tính Win 10 Tải phần mềm Visual Studio Comunity cài đặt link: https://www.visualstudio.com/fr/ Trong trình cài đặt chọn Universal Windows App Development Tools ứng dụng Universal thứ mà lập trình để chạy Pi.[5] Lưu ý: Các bạn nhớ vào Setting > Update & Security > For Developers chọn Developer mode 55 Bước 3: Khởi động lần đầu Cắm thẻ nhớ vào Raspberry Pi, cắm dây Ethernet hình vào khởi động lên thơi Khi khởi động lên hình Raspberry Pi lên thông tin tên, địa IP Pi… - 3.5.2 Thiết kế phần mềm Thiết đặt key Face API Oxford Debug chương trình từ máy vi tính sang Raspberry Vào địa chỉ: https://azure.microsoft.com/en-us/try/cognitive-services/? mode=NewTrials để lấy key Face API Oxford sau đăng ký tài khoản Microsoft Mở chương trình Constants.cs dự án Facical Recognition Door làm theo bước sau đây:[1] Thay OXFORD_KEY_HERE khóa mới: Chuyển biến DisableLiveCameraFeed từ true thành false: 56 Trên menu Visual Studio, chọn Debug ARM (Raspberry Pi kết nối với máy vi tính) Nhấn Remote Machine Trong hộp thoại "Kết nối Từ xa", bạn phải nhập địa IP Máy Điều khiển Từ xa sử dụng "Universal (Unencrypted Protocol)" cho Chế độ Xác thực - Sử dụng Windows Io CoreWatcher để tìm địa IP Raspberry 3.6 Thiết kế phần cứng Chuẩn bị: - Máy tính nhứng Raspberry Pi3 - hình LCD inch - Camera (chỉ cần Webcam) - Relay module smart kênh 12V 5A - Khoá từ DC 12V - Nguồn DC 12V 57 - loa cỡ nhỏ - chng cửa - Bàn phím chuột máy vi tính - Cánh cửa trang bị khố điện từ - Tiến hành: +) Chân GPIO 05 chân kết nối với nút nhấn chuông cửa +) Chân GPIO 04 chân kết nối với chốt cửa điện từ thông qua relay switch Kết nối nguồn với relay switch cửa điện từ: 58 59 60 KẾT LUẬN Hệ thống an ninh lĩnh vực ngày tăng dự án cho nhà sản xuất Một hệ thống tự xây dựng không đơn hiệu mặt chi phí so với lắp đặt có tay nghề lớn Tuy nhiên, bổ sung cho phép kiểm sốt tùy biến hồn tồn phù hợp với nhu cầu Với thành dịch vụ Microsft cognitive service, ứng dụng nhận diện khuôn mặt dễ tiếp cận với nhà sản xuất hết Hơn dự án sử dụng Raspberry Pi, máy quay web kết nối internet để tạo cánh cửa mở cách nhận khuôn mặt Vừa tiện lợi hiệu đời sống thực Ngoài việc nghiên cứu đề tài dịp cho chúng e cố lại kiến thức học Viện Kỹ Thuật Công nghệ, Trường Đại Học Vinh ứng dụng kiến thức học để giải vấn đề mà yêu cầu thực tế đặt Hướng phát triển đồ án: ứng dụng rộng rãi phổ biến hộ gia đình, nhà máy, xí nghiệp …Đảm bảo an ninh nơi sinh sống làm việc 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] https://azure.microsoft.com/en-us/try/cognitive-services/?mode=NewTrials Truy cập lần cuối ngày 24/05/2017 [2]https://raspberrypi.vn/tin-tuc/raspberry-pi-la-gi-gioi-thieu-ve-raspberry-pi-261.pi Truy cập lần cuối ngày 22/05/2017 [3] https://www.raspberrypi.org/downloads/noobs/ Truy cập lần cuối ngày 22/05/2017 [4] https://developer.microsoft.com/en-us/windows/iot/downloads Truy cập lần cuối ngày 22/05/2017 [5] https://www.visualstudio.com/fr/ Truy cập lần cuối ngày 20/05/2017 62 PHỤ LỤC Chương trình Constant.cs: namespace FacialRecognitionDoor { /// /// General constant variables /// public static class GeneralConstants { // This variable should be set to false for devices, unlike the Raspberry Pi, that have GPU support public const bool DisableLiveCameraFeed = false; // Oxford Face API Primary should be entered here // You can obtain a subscription key for Face API by following the instructions here: https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/sign-up public const string OxfordAPIKey = "cc826565b5b44e34bb2e42dbfa6e7b7b"; // Name of the folder in which all Whitelist data is stored public const string WhiteListFolderName = "Facial Recognition Door Whitelist"; } /// /// Constant variables that hold messages to be read via the SpeechHelper class /// public static class SpeechContants { public const string InitialGreetingMessage = "Welcome to the Facial Recognition Door! Speech has been initialized."; public const string VisitorNotRecognizedMessage = "Sorry! I don't recognize you, so I cannot open the door."; 63 public const string NoCameraMessage = "Sorry! It seems like your camera has not been fully initialized."; public static string GeneralGreetigMessage(string visitorName) { return "Welcome to the Facial Recognition Door " + visitorName + "! I will open the door for you."; } } /// /// Constant variables that hold values used to interact with device Gpio /// public static class GpioConstants { // The GPIO pin that the doorbell button is attached to public const int ButtonPinID = 5; // The GPIO pin that the door lock is attached to public const int DoorLockPinID = 4; // The amount of time in seconds that the door will remain unlocked for public const int DoorLockOpenDurationSeconds = 10; } } 64 ... chức, doanh nghiệp nhà máy 1.2 Yêu cầu hệ thống an ninh khóa mở cửa tự động Hệ thống kiểm sốt cửa vào hoạt động dựa nguyên lý khóa từ tính ln trạng thái khóa Ở trạng thái bình thường hệ thống ln khóa. .. sau: Chương Tổng quan hệ thống an ninh, khóa cửa tự động Chương Tổng quan dịch vụ Microsoft Cognitive Service Chương Thiết kế, chế tạo hệ thống khóa cửa tự động nhận dạng khn mặt ứng dụng dịch vụ... thống “kiểm soát người” hiệu mà khơng phủ nhận 1.3 Các sản phẩm khóa cửa tự động 1.3.1 Khóa cửa vân tay Kaadas KDS K7 Đặc điểm khóa cửa này: - Dùng cơng nghệ cảm ứng KDS - Được làm kính cường lực,