In questo periodo di Covid-19, il distanziamento sociale è un modo efficace per rallentare la trasmissione del virus. Si consiglia alle persone di ridurre al minimo il contatto per ridurre dunque al minimo il rischio di trasmissione della malattia. Mantenere una distanza di sicurezza è una sfida per molti luoghi come fabbriche, banche, autobus o stazioni ferroviarie, ecc. Ecco come il Raspberry può aiutare.

Quindi, costruiremo un sistema di rilevamento delle distanze sociali utilizzando OpenCV e Raspberry Pi.Useremo i pesi dell’algoritmo di rilevamento degli oggetti YOLO v3 con il modulo Deep Neural Network.

Raspberry Pi è sempre una buona scelta per i progetti di elaborazione delle immagini in quanto ha più memoria e velocità rispetto ad altri controller.

Componenti richiesti

• Raspberry Pi 4

Qui abbiamo solo bisogno di RPi 4 con OpenCV installato. OpenCV viene utilizzato qui per l’ elaborazione delle immagini digitali. Le applicazioni più comuni dell’elaborazione digitale delle immagini sono il rilevamento di oggetti, il riconoscimento dei volti e il contatore di persone.

YOLO

YOLO (You Only Look Once) è una rete neurale a convoluzione intelligente (CNN) per il rilevamento di oggetti in tempo reale. YOLOv3, l’ultima variante dell’algoritmo di rilevamento degli oggetti, YOLO può riconoscere 80 oggetti diversi in immagini e video, è super veloce e ha un’eccellente precisione. L’algoritmo applica una singola rete neurale all’intera immagine, quindi separa l’immagine in regioni e calcola i riquadri di confine e le probabilità per ciascuna area. Il modello YOLO base può elaborare le immagini in tempo reale a 45 fotogrammi al secondo. Il modello YOLO supera tutti gli altri metodi di rilevamento come SSD e R-CNN.

Il modello YOLOV3 che utilizzeremo in questo progetto può essere scaricato da qui.

Installazione di OpenCV in Raspberry Pi

Prima di installare OpenCV e altre dependencies, il Raspberry Pi deve essere completamente aggiornato. Usa i seguenti comandi per aggiornare il Raspberry Pi alla sua ultima versione:

sudo apt-get update

Quindi utilizza i seguenti comandi per installare le dipendenze richieste per l’installazione di OpenCV sul tuo Raspberry Pi.

sudo apt-get install libhdf5-dev -y

sudo apt-get install libhdf5-serial-dev –y

sudo apt-get install libatlas-base-dev –y

sudo apt-get install libjasper-dev -y

sudo apt-get install libqtgui4 –y

sudo apt-get install libqt4-test –y

Infine, installa OpenCV su Raspberry Pi utilizzando i comandi seguenti.

pip3 installa opencv-contrib-python == 4.1.0.25

Installazione di altri pacchetti richiesti in Raspberry Pi

Prima di programmare il Raspberry Pi per il rilevatoredi distanza sociale, installiamo gli altri pacchetti richiesti.

Installazione di imutils: imutils viene utilizzato per rendere più semplici le funzioni essenziali di elaborazione delle immagini come la traduzione, la rotazione, il ridimensionamento, la scheletrizzazione e la visualizzazione delle immagini Matplotlib con OpenCV. Usa il comando seguente per installare imutils:

pip3 install imutils

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