更换你的门窥视孔随着DIY热成像摄像机

来源:不是FLIR

在2019年11月一DIY文​​章被张贴在如何建立和培养一种廉价的RPI热成像摄像机。

甚至更复杂的网络结构中,光学模型不会得分在检测人的存在的91%的准确度以上,而热模型将一个简单的神经网络的单个训练阶段内实现99%左右的精度。

尽管潜力巨大,但市场上的产品并不多——已经有一些关于这个主题的研究工作(如果你谷歌“人检测热感摄像机”,你会发现大部分研究论文)和一些高端和昂贵的专业监视产品。由于我的房子缺乏现成的解决方案,我决定承担我的责任,建立我自己的解决方案——确保它可以很容易地被任何人复制。

现在你可以很容易地使一个安装在你的门,并给热读数客人,以及宣布众所周知的游客。

商业FLIR热成像摄像机现场给出了这样的形象作为其效用的证据,但我希望他们很快就会更新,以反映大流行的用途。

来源:FLIR

不足为奇的是,尽管理由使用热成像长列表(信号的例如更高的完整性的,更有弹性环境干扰)的EFF让人很音盲的论点针对其未来的用途:

恐怖主义是一两件事 - 因为它是一个长期存在的问题。但是,没有任何理由,为什么这种技术将需要COVID-19危机结束后留下来。

读取到我,EFF认为后COVID-19危机结束就不再是任何其他威胁,更不用说需要在视觉信号完整性更高(例如身份验证)。

一个念头在“替换你的门窥视孔随着DIY热成像摄像机”

  1. 哇!99%的准确率?
    很好!

    我当我走在我家农村就知道谁在那里我在我不在的门肯定会考虑。

    PC摄像头可能会在软件识别出人类模式时启动。我想知道作为软件输出的人类模式是否可以再次输入并进一步处理…
    任何想法...再人模式?

发表评论

您的电子邮件地址将不会被公布。

本网站使用的Akismet,以减少垃圾邮件。了解如何处理您的评论数据