Barrera de brazo basada en cámara automática mejor que basada en IR
Esta es una vista común en edificios grandes, como centros comerciales y hoteles de 5 estrellas, donde la entrada para el personal regular y los vendedores tiene una barrera para el brazo. Los automóviles del personal y otros vehículos regulares deben reducir la velocidad y esperar cerca de un escáner infrarrojo (IR), que lee la débil radiación de una etiqueta IR pegada en el parabrisas del vehículo. La barrera del brazo se abre si la etiqueta se encuentra en su base de datos. El proceso es bastante eficiente y funciona sin problemas. Sin embargo, el único inconveniente es que el proceso falla cuando no hay una etiqueta presente o la etiqueta está dañada o no se puede identificar por algún motivo.
Vídeo tutoriales POC en inglés:
Videotutoriales de POC en hindi:
El sistema propuesto aquí se ocupa de tales problemas. Cuando un vehículo se acerca a la barrera, un altavoz le indica automáticamente al conductor que disminuya la velocidad y se detenga brevemente a cuatro metros del escáner. Luego, una cámara de alta fidelidad lee el número de registro del vehículo en su placa y verifica si está en su base de datos. Si el número se encuentra en la base de datos, la barrera se abre automáticamente y se advierte al conductor por el altavoz que continúe.
Cada vez que llega un nuevo vehículo no registrado, su número de registro se actualiza en la base de datos (si se espera que el visitante visite regularmente a partir de ahora) y el proceso continúa funcionando. Este sistema no requiere etiquetas IR, ni pegar la etiqueta en los parabrisas de los vehículos, ni una antena parabólica grande para un escáner IR en la puerta. El proceso se puede refinar aún más, de modo que los vehículos no tengan que detenerse en absoluto, utilizando una cámara y una computadora mejores.
lista de materiales:
| Componentes | Cantidad |
| Computadora Raspberry Pi 3 o Pi 4 con 4/8 GB de RAM | 1 |
| cámara de frambuesa pi | 1 |
| Sensor ultrasónico HC-SR04 | 1 |
| Pantalla táctil de 7 pulgadas para Raspberry Pi | 1 |
| Fuente de alimentación de 5 V, 2 A CC | 1 |
| Vocero | 1 |
Para lograr esto, se requiere para este proyecto una poderosa computadora Raspberry Pi 4. Para medir la distancia, puede usar el mismo análisis de imágenes. Sin embargo, para simplificar el proceso, se recomienda el uso de un sensor ultrasónico HC-SR04. Cuando un vehículo se acerca a cuatro metros de distancia, la cámara toma una fotografía frontal del vehículo y compara su número de registro con los números que ya están disponibles en su base de datos.
HC-SR04 no puede medir más de cuatro metros. Para que mida más allá, digamos hasta seis metros, se puede montar en un poste de dos metros de largo con cables frente a la cámara en el lado del pasaje para que cuando la barrera se abra suba con la barrera.
El sintetizador de voz «espeak» se puede utilizar para dar instrucciones habladas a los conductores. Las instrucciones pueden ser bienvenida, ralentizar, acercarse, alejarse, etc.
Para aumentar aún más el rango de medición, de seis a doce metros, se puede utilizar una cámara TFMini–S (apertura de 3,4 grados), aunque una distancia de cuatro a seis metros suele estar bien para este tipo de tareas. En el caso de un sistema de etiquetas IR, la distancia efectiva es de solo dos metros desde el escáner. Es por eso que a menudo se les pide a los conductores de vehículos que se acerquen.
Si alguien piensa que tener una matrícula puede engañar al sistema, no es posible en absoluto. La plantilla de clasificación de automóviles «haarcascade_russian_plate_number.xml» se utiliza aquí para identificar primero el automóvil y luego este sistema identifica, recopila y lee la placa.
El prototipo del autor se muestra en la Fig. 1. Los componentes necesarios para el proyecto se enumeran en la tabla Lista de materiales. La figura 2 muestra el diagrama de cableado del proyecto.
Aquí, para probar el diseño, se utiliza un LED como indicación del funcionamiento de la barrera de parada. En distribución real, se puede utilizar un relé y un actuador lineal para abrir la barrera de la puerta.
Como se muestra en la Fig. 2, conecte la pantalla HDMI al Raspberry Pi HDMI y el sensor ultrasónico al pin GPIO del Raspberry Pi. Luego conecte la cámara al puerto de la cámara usando el cable plano que viene con la cámara. Puede conectar el LED del actuador al pin para las acciones de apertura o cierre de la puerta. Las imágenes de la pantalla LCD, el sensor ultrasónico y la cámara se muestran en la Fig. 3, Fig. 4 y Fig. 5 respectivamente.
