Óculos de baixo custo com Reconhecimento Facial para deficiente visual (MIC399)

Escrito por Equipe Arduino Ceará

Você sabia quem Segundo o IBGE mais de 7 de milhões de pessoas no Brasil tem deficiência visual? Entre as deficiências declaradas, a visual é a mais comum atingindo 3,5% da população e o custo de uma tecnologia assistiva para auxiliar na locomoção deles chega a custar R$ 20.000,00, preço de um óculos com reconhecimento facial e de objetos hoje presente no Mercado.

A equipe de Pesquisa da Escola Pixels de Fortaleza/Ce, formada pelo Prof. Esp. Sandro Mesquita e Tiago Diógenes, desenvolveu um óculos capaz de reconhecer face e objetos a um custo de R$ 400,00, projeto esse que foi aprovado para a maior feira Maker do mundo, Maker Faire edição Roma, eles foram representar o Brasil com o objetivo de apresentar ao mundo uma solução social e economicamente viável para assistir essa parte da população.

 

DESCRIÇÃO DO PROJETO

Graças a inserção da robótica na educação Brasileira um ex-aluno da Escola Pixels de apenas 17 anos oriundo da escola pública, usou um Raspberry Pi 3B+ para desenvolver um óculos com reconhecimento facial e de objetos, seu objetivo é ajudar pessoas com deficiência visual a se locomover na cidade, reconhecer o objeto que irá pegar, dando assim mais autonomia, e saber com quem esta conversando tendo todos esses feedback recebido através de áudio oriundo do próprio óculos.

A linguagem de programação usada é o Python que hoje é a mais usada na comunidade Maker e mais fácil de aprender, podendo com ela desenvolver desde simples projetos de Robótica até o uso em Inteligência Artificial, que será implementada a próxima versão do óculos.

 


 

 

Como dito anteriormente, protótipo tem como cérebro o Raspberry Pi 3 B+, sendo integrado nele uma câmera 4.0 de alta definição para garantir a eficiência no reconhecimento facial e de objetos a sua volta, além da câmera para o reconhecimento facial o sistema compõe de sensor ultrassônico para alertar sobre a distância de obstáculos à sua frente, o alerta é dado por sistema de voz, informando a distância, e em caso de perigo de choque vários bips serão emitidos e o óculos irá vibrar cada vez mais forte a medida que o usuário se aproxima do obstáculo.

O programa é escrito em Python de alto nível e em desenvolvimento para migrar para Inteligência Artificial usando a mesma linguagem, Phyton. Com o sucesso desta nova versão não será mais necessário o cadastro de pessoas e objetos no sistema do óculos, o mesmo identificará e mapear na internet o objeto ou pessoa que está a ver, também será implantado um sistema IoT para continua troca de informação entre o óculos, internet e cuidadores do deficiente, como localização, identificação de riscos ou quedas.

Na imagem abaixo temos o circuito de montagem do protótipo:

 


 

 

 

O Vibracall tem a função de alertar o usuário de um perigo de bater em algum obstáculo eminente, o alerta é feito através de vibrações nos óculos que aumenta a intensidade cada vez que se aproxima do obstáculo.

O Buzzer é um autofalante piezo elétrico que foi instalado para avisar sobre bateria baixa, óculos fora da posição, bips ao usar os botões de configuração e alerta sonoro em caso de queda do deficiente.

O sensor Ultrassônico tem papel fundamento, pois é com ele que os óculos identifica o obstáculo e calcula a distância deste através de mensagem de voz emitido por um autofalante que pode estar conectado com os óculos através de conexão sem fio Bluetooth.

O Acelerômetro é quem vai identificar quedas e movimentos bruscos bem como se o usuário está olhando para frente ou para o chão, tudo isso acontece pela capacidade, através de programação, do Raspberry ler as informações de ângulo e aceleração que este sensor envia, calcular e decidir a possibilidade de risco informando ao usuário.

A câmera é usada para o reconhecimento facial, ela não grava as imagens durante ouso, apenas esta ligada buscando rostos pré cadastrados na memória do raspberry e detectando objetos quando solicitado.

O display tem a finalidade de facilitar o cadastro dos rostos no momento da foto que os óculos tirará para armazenar em seu banco de dados, com o display de LCD garantimos que a pessoa a ser cadastrada está na posição correta.

O botão serve para registrar a foto no momento do cadastro e as duas chaves têm as funções de desligar os sensores e a câmera respectivamente.

O raspberry é a penúltima versão dessa linha, já tendo hoje no mercado o Raspberry pi 4 que adquirimos para implementar a versão 4.0 que contará com o uso de inteligência Artificial e um sensor de temperatura corporal.

 

 

Componentes do protótipo:

01 - Estrutura feita em Impressão 3D

02 - Raspberry Pi3B+

03 - Ultrassônico HC-SR04

04 - Giroscópio/Acelerômetro MPU-6050

05 - Câmera Pi V2 8Mp

06 - Vibracall

07 - Buzzer

08 - Led de alto-brilho

09 - Display LCD 3.5 Touch

10- Bateria de lítio

 

 

Funcionamento:

1 - Através da Tela Touch cadastramos os rostos das pessoas que o usuário deva reconhecer, registrando a foto pela câmera.

2 - Com as pessoas e objetos cadastrados o usuário pode vestir os óculos e estará pronto para sair de casa sozinho com segurança (Só é preciso refazer o cadastro caso seja uma nova imagem, uma vez cadastrado ficará armazenado no banco de dados do Raspberry)

3 - Os óculos têm 3 funcionalidades: reconhecer imagens e rostos para uma sensação de familiarização, identificar obstáculos para prevenir acidentes e um sistema de informação e comunicação para segurança do usuário.

4 - A comunicação do óculos com o usuário funciona com 3 meios: um sistema de áudio onde os óculos fala quem é a pessoa, o objeto detectado e a que distância o obstáculo está do usuário, um sistema sonoro por bipes que alerta o risco eminente de acidente quando o usuário está próximo de bater em algum obstáculo em seu caminho e um sistema de vibração que fará óculos vibrar no caso de risco extremo.

 

O projeto já está em fase de teste, sendo aplicado o uso em institutos de cegos e o resultado está sendo satisfatório.

Hoje o Tiago Diógenes, graças ao seu empenho no estudo, é desenvolvedor e pesquisador orientado pelo professor Sandro Mesquita.

 

Para contato com os participantes, envie um e-mail para  O endereço de e-mail address está sendo protegido de spambots. Você precisa ativar o JavaScript enabled para vê-lo.

 

 

PARTICIPANTES:

 

INSTITUIÇÃO DE ENSINO

Pixels Escola de Design e Tecnologia – Unidade Fortaleza/Fátima

 

IDEALIZADOR: Weslley Lioba Caldas - Mestre e Doutor em Ciências da Computação
IDEALIZADOR: Weslley Lioba Caldas - Mestre e Doutor em Ciências da Computação

 

COORDENADOR: José Gleisson da Costa Germano - Engenheiro de Telecomunicações e Mestre em Ensino de Ciências e Matemática
COORDENADOR: José Gleisson da Costa Germano - Engenheiro de Telecomunicações e Mestre em Ensino de Ciências e Matemática

 

PROFESSOR ORIENTADOR: Sandro Costa Mesquita - Graduado em Mecatrônica Industrial, Especialista em Automação Industrial e Mestrando em Engenharia de Software. - Instagram: @sandro.robots
PROFESSOR ORIENTADOR: Sandro Costa Mesquita - Graduado em Mecatrônica Industrial, Especialista em Automação Industrial e Mestrando em Engenharia de Software. - Instagram: @sandro.robots

 

Tiago Diógenes de Araújo - Técnico em Informática e Graduando em Engenharia da Computação
Tiago Diógenes de Araújo - Técnico em Informática e Graduando em Engenharia da Computação

 

 

 

Mais Informações


http://pecem.fate.edu.br/ 

 

 

 

Vídeo apresentando o projeto:

https://www.youtube.com/watch?v=I3JzTLWrBvE