Вводные данные
Перед группой разработки систем искусственного интеллекта (ИИ) ЦентрПрограммСистем была поставлена задача – разработать систему управления доступом в офисы компании для внутреннего пользования. Система должна обеспечивать доступ на периметр двух этажей офисного здания только сотрудникам и гостям компании, содержать базу лиц сотрудников, использовать модели детекции и распознавания лиц, а также поддерживать голосовое приветствие сотрудников в начале рабочего дня.
Выбор модели ИИ
Среди моделей машинного обучения, находящихся в открытом доступе, наиболее подходящей по требованиям и затратам ресурсов стала модель машинного обучения FaceRecognition .
Среди детекторов был проведен отбор лучшего, в котором приняли участие классический детектор на примитивах Хаара , детектор библиотеки Open_cv на модели глубокого обучения, а также встроенный детектор библиотеки Face_recognition . Победу одержал детектор на модели глубокого обучения нейронной сети Open_cv .
Связь системы распознавания и управляющего устройства магнитным замком (открывающего/закрывающего двери) обеспечили при помощи асинхронного socket-сервера. Результаты и время срабатывания замка, данные сотрудника заносили в базу данных. При этом сохраняли фотографии всех лиц в нашу файловую систему.
Для воспроизведения голосового сопровождения системы был выбран синтезатор речи RHVoice от отечественного разработчика Ольги Яковлевой.
Оборудование
Для функционирования системы необходима камера для захвата видеопотока, компьютер, который будет этот видеопоток анализировать, а также устройство вывода, которое сможет открыть или закрыть наш дверной замок.
Со всеми этими задачами способен справится одноплатный микрокомпьютер, работающий на Linux -системе. Оперативной памяти ему вполне хватает для работы нашего детектора и системы распознавания, а пиныGPIO могут управлять внешними устройствами.
Для начала решили ограничиться моделью микрокомпьютера RaspberryPi Zero+ – урезанного одноплатника с возможностью подключения к нему только через Wi-Fi и мини-HDMI. На рисунке ниже представлен вид «коробочного решения» с подключенным магнитным замком.
Однако на практике столкнулись с проблемой нестабильной работы Wi-Fi модуля нашей «малинки». Стало понятно, что для устойчивости и бесперебойности работы системы необходимо прямое подключение платы к сети. Были выбраны платы OrangePi Zero , которые мы подключили через витую пару к нашим серверам, и повесили их на источники бесперебойного питания для работы камеры и самой платы в случае отключения электричества.
С камерами разбираться долго не пришлось, так как USB-камеры не имеют длинных проводов подключения, а делать сквозные дырки в стенах не хотелось, камеры-модули плат не отвечали по требуемому качеству и углу обзора. Поэтому были выбраны ip-камеры StarLight с широкоугольной матрицей Sony.
Из дополнительных устройств использовались Led-диод RGB, который загорался зеленым светом при открытии двери, пьезоизлучатель (пищалка, об установке которой пожалели впоследствии) и динамики для вывода голосового приветствия.
Для того чтобы обезопасить вход/выход офиса на случай сбоя системы, был предусмотрен второй контур безопасности: использовали магнитные домофонные ключи-таблетки и их считыватели.
Установка и первые тесты
Для начала решили установить ip-камеру напротив входа в самое популярном место офиса – столовую. Для этого использовали коробку с привлекающей внимание надписью. В результате смогли апробировать разработанный детектор и классификатор в режиме «runtime».
Далее начали «действительную» установку системы: собрали коробку заново, подсоединили динамики и усилители к ним, плату и остальные элементы.
Сейчас комплекс работает в непрерывном состоянии в среднем около 2 недель, в зависимости от необходимости перезаписи базы данных сотрудников, а нейронные сети продолжают следить за сотрудниками и не пускают «непрошенных гостей».
