CloudSign es el sistema de control biométrico para fichado de personal, apertura de puertas o control térmico de SeaMan SRL.
Pensado para ser de bajo costo y alta prestación, CloudSign está basada en tecnología Open hardware como la Arduino Nano y la ESP32-cam.
Funciona gracias a las API en Cloud de https://www.ProyectoHorus.com.ar pero puede ser usado también en modo Stand Alone.
En el siguiente repositorio podrá encontrar todas las fuentes tanto para la Arduino como para la ESP32-cam como asi también los PCB en donde ambas placas se conectan, el manual de usuario, el esquema de chasis y los fuentes del administrador en red de nuestra cerradura biométrica.
También es posible descargar los programas compilados desde https://www.proyectohorus.com.ar/CloudSign como adquirir el producto en caja cerrada.
- 1x ESP32-CAM Wrover Module
- 1x Arduino Nano v1/v2
- 1x Tira LED Neopixel x8 leds
- 1x Micro Rele
- 1x Pirometro Optris (Opcional)
- 1x Display Lcd 16x2 Backlight Azul 1602 Hd44780 Arduino Pic con adaptador I2C
- 1x Beeper pasivo
- 1x Memoria microSD (Formateada para FAT32)
- 1x Transformador 7,5V / 2A
- 1x Cable Pigtail Antena Conector Hembra Ipx Ufl Ard Pic para ESP32-cam
- 1x Antena 5dBi
- 1x Conector Rj45 Chasis Panel Ne8fdv Ethercon Vertical
- 1x Sensor Ultrasonico Hc-sr04 (Opcional)
- Cables
- 2x Pin Hembra Largo Female Long Pin Header 1x8p Paso (Aca se conecta la ESP32-CAM)
- 1x Resistencia 100K
- 1x Capacitor ceramico 104
Antes de empezar debemos verificar tener todos los componente, incluida nuestra PCB y el programador para la ESP32-Cam (ver Cargar el codigo en la ESP32-CAM). Instalaremos cada componente en la PCB según se muestra en las siguientes imágenes:
Nota: Los pines de conexión a los elementos externos (LCD, Neo Pixel, Beeper, Etc) van del lados de las pistas. Si bien es más complicado soldar pines de esta forma, hacerlo así nos ahorra tener que hacer una PCB de dos capas ahorrando tiempo y dinero.
Otro detalle importante es notar que la ESP32-Cam está superpuesta a la Arduino, por tanto deberemos quitarle a esta última los 6 pines que sobresalen en la punta contraria al Conector USB del lado del Microcontrolador. A su vez debemos soldar los (Pin Hembra Largo Female Long Pin Header 1x8p Paso) a la PCB y poner la ESP32-Cam en ellos para darle altura.
Último detalle: si pensamos usar un gabinete metálico, deberemos usar una antena externa, pero ojo por que las ESP32-Cam tienen una resistencia que sirve para seleccionar entre el conector a pigtail y la antena integrada. Es una resistencia SMD muy muy pequeña que deberemos cambiar de posición, ver este vídeo para más información (https://m.youtube.com/watch?v=ckPu18lrBkE)
Vamos a ver 7 conjuntos de pines para conexiones exteriores:
- RS232 (3 pines Negativo TX y RX)
- Tira Neopixel (3 pines Negativo, Positivo y Data)
- LCD (4 Pines Negativo, Positivo, Data y Clock)
- Beeper (2 pines Negativo y señal)
- Rele (3 Pines Negativo, Positivo y Trigger)
- Pitometro (3 Pines Negativo, Positivo y Señal analógica)
- Ultrasónico (4 Pines Negativo, Positivo, Trigger y Retorno)
Si bien es verdad que podría hacerse todos con solo la ESP32-Cam, vemos que ésta está un tanto limitada en pines de salida como así también tiene un serio problema con su pin Analógico-Digital el cual tiende a ser bastante inseparable, es por esto que acudimos a una Arduino Nano como soporte para el control de todos los elementos externos dejando a la ESP32-Cam con las funciones de red y calculo. Podríamos decir que la Arduino hace de placa IDE mientras que la ESP32-Cam ee el Mother, memoria y el CPU. Para que ambas placas compartan información, usamos los pines RS323 mandando mensajes cortos separados por pipe (|) en donde tenernos el comando seguido de los parámetros. La comunicación si bien es bi-direccional en el sentido de que ambas placas se comparten datos, el proceso es tipo BroadCast ya que no se espera confirmación de recepción. Es importante no cambiar la velocidad de comunicación entre las placas, ya que la codificada es la velocidad nativa, velocidades menores o mayores devendrán en errores.
CloudSign trabaja en un esquema denominado FOG en donde parte de los procesos se realizan de forma local y parte de ellos en nube.
De forma local se realiza un disparo inicial usando Face Detection, Motion Detection o Temperature Detection, cuando alguno de estos gatillos se activa, la ESP32-CAM obtiene una imagen de la persona que esta frente a la cámara y la envía al servidor de Proyecto Horus, quien será el encargado de analizar la imagen en búsqueda de la coincidencia buscada: Uso de tapabocas, Identificación de rostro, Uso de elementos de seguridad, etc. Si la respuesta es positiva Horus podrá informar sobre el rango horario habilitado para la persona o si esta se encuentra bloqueada por algún motivo como asi también puede devolver una URL a donde se deberá consultar sobre el perfil de acceso del usuario en caso de que se quiera usar un sistema de autenticación externo.
Para una rápida y simple implementación y posterior gestión de los usuarios habilitados, sus horarios, como asi también la configuración de la ESP32-CAM y el análisis en tiempo real de lo que esta ocurriendo en el dispositivo biométrico, es que se implemento un gestor de usuarios el cual tiene sus fuentes en la carpeta “Manager” o se puede bajar ya compilado desde (https://www.proyectohorus.com.ar/cloudsign/descargas/windows/setup.zip).
Además de las variables generadas automáticamente por el administrador, tal como se vio en las páginas: 22 a 26 del manual de usuario (Manual.pdf), CloudSign cuenta con parámetros avanzados que le permitirán ajustar a los aspectos internos para asi adaptar al dispositivo a la mayor cantidad de escenarios posibles. Antes de empezar a enumerar cada parámetro y el tipo de valor este toma, hay que destacar que estos van en el mismo archivo .json de la configuración como elementos adicionales y siempre se deberán escribir en minúsculas (Estos valores se encuentras en el directorio raiz de la microSD bajo el nombre de "config.json"):
- ssid: (Tipo String) Define el nombre de la red WiFi donde se debe conectar CloudSign para poder traficar datos hacia el servidor Horus.
Ejemplo:
{
“ssid”: “MI_WiFi”
}Password: (Tipo String) Define la clave de la red Wifi. Ejemplo:
{
“ssid”: “MI_WiFi”,
“Password”: “MI_Clave”
}-
api_profile_uuid: (Tipo String) Define el UUID que identifica el perfil de detección dentro de la plataforma on-line (Ver pagina 22). api_user: (Tipo String) Define el nombre de usuario requerido para conectar a la plataforma on-line (Ver pagina 22). api_password: (Tipo String) Define el la clave requerida para conectar a la plataforma on-line (Ver pagina 22). 33
-
tem_not_required: (Tipo boleano) Le indica al dispositivo que no se debe tener en cuenta la temperatura medida para dar acceso (Ver pagina 23).
-
id_not_required: (Tipo boleano) Le indica al dispositivo que no se debe tener en cuenta el reconocimiento de rostro ni ningún tipo de análisis de imagen bajo lógica Cloud para dar acceso (Ver pagina 23).
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face_not_required: (Tipo boleano) Le indica al dispositivo que no verifique la existencia de un rostro para iniciar el proceso de captura de temperatura e imagen pudiendo usarse como disparadores cambios térmicos o detección de movimiento (Ver pagina 23).
-
min_temp: (Tipo flotante) Indica la cota inferior de la escala de temperaturas a tener en cuenta para considerar al objeto medido como una persona, Ejemplo: 33.5
-
max_temp: (Tipo flotante) Indica la cota superior de la escala de temperaturas a tener en cuenta para considerar al objeto medido como una persona, Ejemplo: 42.5
-
alert_temp: (Tipo flotante) Indica la temperatura máxima permitida para habilitar el acceso, ejemplo: 37.9
-
offset: (Tipo flotante) Suma un valor fijo en grados para ajustar la calibración del pirómetro. Esta función es particularmente útil en lugares muy fríos donde se deberá ajustar un par de grados para compensar la temperatura ambiente.
Ejemplo, en situación de temperatura ambiente natural el pirómetro registrara a una persona saludable en el rango de lo 35.5 grados y los 36.9 grados centígrados, no obstante, si esta misma persona se ubica en un ambiente frio las mediciones podrían bajar a 33.1 y 34.5 grados por lo cual el offset nos ayuda a compensar esa diferencia.
-
scale: (Tipo flotante) Permite setear un valor de escala que modifique el valor real entregado por el pirómetro.
-
temp_trigger: (Tipo flotante) CloudSign es capaz de detectar si hay una persona frente al dispositivo utilizando varios medios tanto en Edge (local), como en Cloud (remoto). Dentro de las estrategias de detección local se encuentras a la detección de rostro, la detección de movimiento y el cambio brusco de temperatura. “temp_trigger” viene justamente a indicar que valor entre 0 y 1 debe variar la temperatura para considerar que hay un cuerpo frente al dispositivo, donde el 34 valor 0 representa a 0% y 1 al 100% con todos los valores flotantes intermedios. Por defecto el dispositivo esta ajustado en 5% o sea 0.05.
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action_wait: (Tipo integral) Indica cuanto tiempo en milisegundos debe estar accionado un rele tras una detección. Ejemplo, si tras ser autorizado, una persona tarda 4 segundos en atravesar la puerta o molinete desbloqueado por el rele, el valor de espera antes de que se vuelva a bloquear el mecanismo debería ser del al menos 6 segundos o sea 6000.
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min_box_size: (Tipo integral) Indica el tamaño mínimo que debe tener el objeto o rostro detectado para ser tomado en cuenta. Imaginemos este caso, dos personas a la vez se posicionan frente al dispositivo, una bien de frente y otra de fondo, ¿a cuál se le da prioridad?, pues a la mas cernada, claro, pero como definimos que es cerca y que es lejos, pues usando “min_box_size” que indica el alto o ancho mínimo en pixeles que debe tener el objeto detectado para ser considerado valido.
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edge_detector_min_face: (Tipo integral) Valor interno del algoritmo de detección de rostros MCTNN.
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edge_detector_pyramid: (Tipo flotante) Valor interno del algoritmo de detección de rostros MCTNN.
-
edge_detector_pyramid_times: (Tipo integral) Valor interno del algoritmo de detección de rostros MCTNN.
-
pnet_score: (Tipo flotante) Valor interno del algoritmo de detección de rostros MCTNN.
-
pnet_mns: (Tipo flotante) Valor interno del algoritmo de detección de rostros MCTNN.
-
pnet_candidate_number: (Tipo integral) Valor interno del algoritmo de detección de rostros MCTNN.
-
rnet_score: (Tipo flotante) Valor interno del algoritmo de detección de rostros MCTNN.
-
rnet_mns: (Tipo flotante) Valor interno del algoritmo de detección de rostros MCTNN.
-
rnet_candidate_number: (Tipo integral) Valor interno del algoritmo de detección de rostros MCTNN.
-
onet_score: (Tipo flotante) Valor interno del algoritmo de detección de rostros MCTNN. 35
-
onet_score: (Tipo flotante) Valor interno del algoritmo de detección de rostros MCTNN.
-
onet_mns: (Tipo flotante) Valor interno del algoritmo de detección de rostros MCTNN.
-
onet_candidate_number: (Tipo integral) Valor interno del algoritmo de detección de rostros MCTNN.
-
ok_url: (Tipo String) dirección URL iniciada con http:// o https:// que indica donde se deberán postear los datos tras obtener una detección habilitada.
-
ok_verb: (Tipo String) Indica si se debe enviar con el verbo POST o GET
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fail_tmp_url: (Tipo String) dirección URL iniciada con http:// o https:// que indica donde se deberán postear los datos tras bloquear un acceso por temperatura alta.
-
fail_temp_verb: (Tipo String) Indica si se debe enviar con el verbo POST o GET
-
fail_Unknow_url: (Tipo String) dirección URL iniciada con http:// o https:// que indica donde se deberán postear los datos tras bloquear un acceso por usuario desconocido o no registrado. fail_unknow_verb: (Tipo String) Indica si se debe enviar con el verbo POST o GET
-
ttl_url: (Tipo String) CloudSign es capaz de habilitar accesos usando tarjetas RFID, NFC, Teclado, Lector de huellas entre otros, pero estos valores deberán ser convertidos al UUID de identificación interna del dispositivo para poder ser usados como valores de acceso válidos.
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TTL_URL indica a que servidor se debe llamar para realizar esa conversión. (Ver manual de programación avanzada)
-
ttl_verb: (Tipo String) Indica si se debe enviar con el verbo POST o GET (Ver manual de programación avanzada)
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ttl_timeout: (Tipo integral) Indica cuanto tiempo es milisegundos se debe esperar para verificar un rostro o tomar una temperatura tras registrar la lectura de una tarjeta RFID, NFC, etc 36
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horus_mode: (Tipo integral) cuando se indica el valor “0” se le estará informando al dispositivo que la autenticación se dera vía el algoritmo de FaceID, mientras que si indica el valor como “1” se le estará informando al dispositivo que la autenticación se dará vía reconocimiento de imágenes, ejemplo: Tapaboca, Elementos de seguridad, etc.
-horus_auth: (Tipo integral) cuando se indica el valor “0” CloudSign habilitara el acceso a cualquier usuario registrado sin amparar días u horas habilitadas. Si se indica el valor “1”, CloudSign utilizara la metadata de acceso avanzado para autorizar el acceso. (Ver manual de programación avanzada)
-
device_name: (Tipo String) Indica un nombre para identificar al dispositivo en una red local.
-
clock_offset: (Tipo integral) Indica la cantidad de segundos que se le debara sumar o restar a la hora del meridiano 0 para ajustar la hora a la hora local. Ejemplo: para Bs As es -3hs o sea que deberemos poner 10800.
-
block_diff: (Tipo flotante) forma parte del algoritmo de detección de movimiento.
-
image_diff: (Tipo flotante) forma parte del algoritmo de detección de movimiento.
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custom_vars: (Tipo String) Permite especificar una variable personalizada para poder detectar un dispositivo al enviar un mensaje REST a un servidor externo (Ver manual de programación avanzada).
-
voltage_ref: (Tipo flotante) Permite seleccionar un valor entre 0.0 y 5.0 volt que se usara como referencia por el conversor analógico digital para la lectura del pirómetro. El valor por defecto es 4.9
-
ftp_user: (Tipo String) Permite seleccionar un usuario personalizado para el acceso al FTP de configuración local del dispositivo. (Ver pagina 22)
-
ftp_password: (Tipo String) Permite seleccionar una clave personalizada para el acceso al FTP de configuración local del dispositivo. (Ver pagina 22)
-
PersonalCam: (Tipo boleano) Habilita el ajuste manual y fijo de los parámetros de la camara. 37
-
brightness: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Valor entre -2 y 2 que indica cuanto se debe modificar el brillo de la camara.
-
contrast: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Valor entre -2 y 2 que indica cuanto se debe modificar el contraste de la camara.
-
saturation: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Valor entre -2 y 2 que indica cuanto se debe modificar la saturación de color de la camara.
-
special_effect: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) indica un valor de 0 a 6 para ajustar color y efectos de corrección en la camara:
0: No Effect 1: Negative 2: Grayscale 3: Red Tint 4: Green Tint 5: Blue Tint 6: Sepia
- whitebal: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Setea la forma en la que se realizaran los balances de blanco.
0: Manual 1: automático
- awb_gain: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Setea si la ganancia en blancos se realiza de forma automática o manual.
0: Manual 1: automático
- wb_mode: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true)(Solo aplica con awb_gain = 1) Setea el modo de balance de blandos.
0: Auto 1: Sunny 2: Cloudy 3: Office 4: Home
- exposure_ctrl: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Setea el modo de exposición de la camara
0: Manual 1: Automatico 38
- aec2: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Setea el modo de exposición avanzado de la camara
0: Manual 1: Automatico
-
ae_level: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Valor entre -2 y 2 que indica el nivel de exposición que deberá tener la camara cuando se ajusta a aec2 en manual (0). aec_value: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Valor entre 0 y 1200 que indica cual es el rango de exposición máximo que puede tomar la camara en modo automático.
-
gain_ctrl: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Indica si la ganancia de la camara será realizada de forma manual “0” o automática “1”.
-
agc_gain: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Valor de 0 a 30 que indica el nivel de ganancia que puede tomar la camara en modo manual o sea con gain_ctrl = 0. gainceiling: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Valor de 0 a 6 que indica el nivel de ganancia que puede tomar la camara en modo automático o sea con gain_ctrl = 1.
-
bpc: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Valor “0” o “1” que indica si se activa la eliminación de ruido por hardware.
-
wpc: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Valor “0” o “1” corrección de blanco automático.
-
raw_gma: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Valor “0” o “1” que activa o desactiva el manejo raw de imagen.
-
lenc: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Valor “0” o “1” que activa o desactiva la corrección de lente de pez.
-
hmirror: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Valor “0” o “1” que voltea la imagen en lo horizontal.
-
vflip: (Tipo Integral)(Solo aplica con PersonalCam = true) Valor “0” o “1” que voltea la imagen en lo vertical.
Para copiar el codigo a la ESP32-Cam se requiere de un adaptador USB-TTL el cual ira conectado de la siguiente manera:
La configuración del entorno arduino para la carga sera:
Nota: Si hay problemas para subir el codigo a la placa y todo parace corresponder correctamente debera probar invirtiendo el RX y el TX de la placa TTL.
Para conectar a CloudSign con TTLock se deberá agregar a la ACCION TRAS ACCESO la siguiente URL en verbo GET: https://www.proyectohorus.com.ar/TTLock/unlock.aspx?User=NOMBRE DE USUARIO DE LA APP&Password=CLAVE DE LA APP&LockID=ID DE LA CERRADURA
Donde:
- User: Es el mail o teléfono con el que se creo el usuario de la App de TTLock
- Password: Es la clave del usuario de la App de TTLock
- LockID: Es el ID de la cerradura a abrir. Este dato está entrando desde la App de TTLock a Configuración >> Esencial >> MAC/ID (Solo el número de ID que esta tras el de la MAC, típicamente un numero de 7 dígitos)
Ejemplo: https://www.proyectohorus.com.ar/TTLock/[email protected]&Password=1234567&LockID=8837322
Nota: Esta función solo podrá usarse si se posee un Gateway y la cerradura tiene activada la función de apertura remota.
A partir de esta actualización, CloudSign puede ser calibrado usando una tabla de equivalencias la cual se crea usando un termómetro patrón. Esto en general no se requiere si el pirómetro está bien calibrado, no obstante, esta nueva implementación da lugar a una próxima nueva versión más económica que habilitara el uso de sensores de marca Melexis (Mucho más económicos y simples de conseguir) en remplazo de los Optris (de elevado coste).
Para calibrar el sensor se deberá tomar una medida y luego compararla con el termómetro patrón de a saltos de 0,1 grados.
Hecho esto se conformara un archivo JSON donde los valores del sensor de CloudSign serán las KEY y los valores obtenidos del termómetro patrón los VALUE, quedando algo asi:
{
"41.0":"43.0",
"40.9":"42.9",
"40.8":"42.8",
"40.7":"42.7",
"40.6":"42.6",
"40.5":"42.5",
"40.4":"42.4",
"40.3":"41.9",
"40.2":"41.8",
"40.1":"41.7",
"40.0":"41.6",
"39.9":"41.5",
"39.8":"41.4",
"39.7":"41.6",
"39.6":"41.4",
"39.5":"41.3"
}
El Proyecto Horus consiste en una API REST que permite de forma simple identificar imágenes vía redes neuronales.
- FACE ID
- FACE MASK
Administra la API directo desde tu back usando la documentación en Swagger https://www.proyectohorus.com.ar/Documentacion/Administrador.json