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基于 ESP32 的心率测量仪

发布时间:2021-10-08
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基于 ESP32 的心率测量仪

发布时间:2021-10-08
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本方案为使用 M5Stack Core2、ESP32CAM、AWS IoT 和 Edge Impulse 检测人是否戴口罩并具有健康心率的设备。

疫情过后,大部分办公室将开始现场工作,学校将开学,在此期间,我们还需要注意是否有任何员工或学生体温正常并戴着口罩。与其雇用某人并冒着生命危险为这么多员工和学生检查体温和戴口罩,这是一项艰巨的任务。

因此,为了解决这个问题,我们想要创建一个设备来监控他们的心率并使用 AWS IoT Edukit 和嵌入式摄像头上的 Edge Impulse 模型检查他们是否戴了口罩。

所有计算机视觉都将使用深度学习模型通过 ESP32 Cam 完全完成。Mask Detection 模型在 Edge Impulse 上训练,生成的库用于 ESP32 CAM。

数据被发送到 AWS IoT 起诉 MQTT,并且像 Person is Not Wearing Mask 这样的主要警报使用 AWS SES 作为电子邮件发送给管理员

流动:

  • 当用户站在设备前面并启动相机和心脏传感器时,红外距离传感器将检查
  • 读取图像并在 Mask Model 上对其进行推断。
  • 使用在 Edge Impulse 上训练的面具分类模型检查员工/人是否戴着面具
  • 使用 UART 通信将预测发送到 M5Core2。
  • 然后使用脉冲传感器检查脉搏率并发送到 M5Core2 以显示在屏幕上。
  • 如果结果显示 Person 不健康,那么该案例将通过 SES 使用 AWS IoT 和 SMTP 报告给管理员。

使用的传感器:

  • KY-039 心脏传感器:这款 KY-039 手指检测心跳测量传感器模块使用明亮的红外 (IR) LED 和光电晶体管来检测手指的脉搏,红色 LED 随每个脉冲闪烁。使用体积描记器原理工作。

  • 红外接近传感器:红外传感器模块主要由红外发射器和接收器、运算放大器、可变电阻器(微调电位器)、输出 LED 简要组成。红外接近传感器由发射的 IR LED 和用于检测反射的光检测器组成。它有一个内置的信号处理电路,可以确定 PSD 上的光点。

训练面具检测模型:
1. 我们使用自己的带遮罩和不带遮罩的照片创建了自己的数据集,并上传到 Edge Impulse。

2. 在 Edge Impulse 上创建的图像分类脉冲

3. 训练模型后我们得到了 87% 的准确率

4. 使用 Arduino 库部署模型

在 ESP32 上使用模型:
首先,ESP32Cam 上的 OV2640 摄像头读取用户面部图像并将其存储在缓冲区中。然后将该缓冲区传输到神经网络并进行处理。预测通过 UART 发送到 M5COre2(M5COre2 上的 13、14 个引脚)。

这是样本预测,通过使用 esp32 cam 将数据发送到本地 ip 地址网页。espcam 每次预测大约需要 2-3 秒。

AWS IoT 和 SES:
每当检测到用户时,预测都会通过 MQTT 发送到 AWS 到 AWS IoT Cloud,当有人没有戴口罩时,它也会使用 AWS SES 服务的 SMTP 通过电子邮件发送。

AWS物联网:

1. 最初在 AWS IoT 中创建事物并设置证书和 MQTT URL。

2. 它将为主机 url 生成唯一的 URL,并以“$aws/things/NAME/FUNCTION”的形式给出一个主题

3. 在代码中设置凭据为:

还要设置之前下载的CA证书、客户端证书和私钥的证书凭据。

4. M5Stack 使用 Pubsubclient 库将数据发布到 IoT Cloud。

AWS SES:

1. 验证您的电子邮件并设置 AWS SES 的 HTTPS API。

2. 请求 url 格式为:

3. 发送带有其他参数的请求,如邮件主题和邮件正文。

开发和电路板:
该电路只是在 perf 板上开发,以创建一个紧凑的主体。

在 Perf Board 上构建电路,让事情变得简单

结论:
这个小工具的主要特点是便携性和易于设置,这为它开辟了一个巨大的市场。另一个重要的考虑因素是与更昂贵的医疗保健系统相比可以节省成本。
安全的工作环境将有助于降低 COVID-19 等疾病传播的风险。
该产品可以在任何级别使用,无论是在机构级别还是在组织级别。它将能够识别适当的情况,如果发现任何异常值,它会立即通知有关方。

本方案所用到的代码

如果您对此项目有任何想法、意见或问题,请在下方留言。

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