IT-инфраструктура для бизнеса и творчества
Разработка
Selectel

Сделай сам: трекер, который напомнит, что пора отвлечься от дел и передохнуть

Автоматизируем напоминания о перерывах на работе.

В серии DIY-статей «Пространство для изобретений» мы пробуем в домашних условиях разработать необычные гаджеты и оставляем все необходимые инструкции, чтобы любой желающий мог повторить наш опыт. Серию статей поддерживает Selectel — провайдер ИТ-инфраструктуры, которая помогает в решении рабочих задач и разработке личных проектов. Посмотреть, что интересного есть у провайдера, и выбрать для себя подходящие решения можно на сайте.

В этом материале Станислав Грицинов, разработчик электронных устройств, собирает трекер, который наблюдает за пользователем во время работы и присылает уведомление в Telegram, если тот засиживается без перерыва больше трёх часов. А к сообщению прикрепляет видеотренировку — чтобы перерыв прошёл с пользой.

Список компонентов

По задумке трекер — это устройство с камерой, которая снимает сидящего за монитором человека, фиксируясь на его лице. Если лицо не пропадает из кадра больше трёх часов подряд, то трекер сигнализирует сообщением — в нашем случае в Telegram.

Устройство мы будем собирать на основе микрокомпьютера Raspberry Pi 4 (1–8 Gb RAM) с картой microSD. Карту стоит подобрать ресурсоёмкую (рассчитанную на большое количество циклов перезаписи), с объёмом больше 16 Гб. Помимо этого нам потребуются:

  • радиатор;
  • вентилятор [5V];
  • блок питания [5V, 2A];
  • кабель micro HDMI;
  • монитор;
  • USB-клавиатура;
  • USB-мышь;
  • USB-веб-камера.

Установка пакетов: Python 3, OpenCV, telegram-send, facial_recognition

После установки системы на SD-карту, запустив Terminal, вводим по очереди команды для обновления системы перед установкой пакетов:

sudo apt update sudo apt upgrade

Затем устанавливаем Python 3:

sudo apt install python3 sudo apt install python3-pip

И проверяем установленные версии:

python3 --version pip3 --version

Переходим к установке OpenCV: это свободно распространяемая библиотека компьютерного зрения и машинного обучения, реализованная на С/С++ и предназначенная для обработки изображений в реальном времени в различных операционных системах.

Устанавливаем OpenCV, face_recognition и imutils (некоторые команды исполняются несколько минут):

sudo apt install cmake build-essential pkg-config git sudo apt install libjpeg-dev libtiff-dev libjasper-dev libpng-dev libwebp-dev libopenexr-dev sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libdc1394-22-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev sudo apt install libgtk-3-dev libqtgui4 libqtwebkit4 libqt4-test python3-pyqt5 sudo apt install libatlas-base-dev liblapacke-dev gfortran sudo apt install libhdf5-dev libhdf5-103 sudo apt install python3-dev python3-numpy

Увеличим размер swap для успешной компиляции OpenCV (если swap небольшой — возможны зависания). Правильный расчёт размера файла подкачки выглядит следующим образом: 2 × RAM. В нашем примере «малинка» имеет 1 Гб оперативной памяти, поэтому размер файла подкачки будет составлять 2 Гб, то есть 2048 Мб. Внесите это значение в конфигурационный файл.

Откройте файл подкачки:

sudo nano /etc/dphys-swapfile

Измените размер swap CONF_SWAPSIZE=100 на CONF_SWAPSIZE=2048.

Затем выйдите по комбинации клавиш Ctrl + X и в ответ на запрос программы нажмите Y + Enter (сохранить файл).

Перезапускаем демона, управляющего файлом подкачки:

sudo systemctl restart dphys-swapfile

Я буду использовать версию OpenCV: 4.5.3. Скачиваем и распаковываем архивы с исходниками:

wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.5.3.zip unzip opencv.zip wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/refs/tags/4.5.3.zip unzip opencv_contrib.zip mkdir ~/opencv-4.5.3/build cd ~/opencv-4.5.3/build

Настройка сборки, оптимизированной для Raspberry Pi:

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-4.5.3/modules -D ENABLE_NEON=ON -D ENABLE_VFPV3=ON -D BUILD_TESTS=OFF -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON -D CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS=-latomic -D BUILD_EXAMPLES=OFF ..

Сборка и установка:

make -j$(nproc) sudo make install sudo ldconfig

Команда make -j$(nproc) при использовании всех ядер процессора будет выполняться около часа. После успешной установки OpenCV вернём размер swap к исходному (для сохранения ресурса SD-карты):

sudo nano /etc/dphys-swapfile

Меняем размер swap CONF_SWAPSIZE=2048 на CONF_SWAPSIZE=100.

Снова применяем комбинацию клавиш «Выход» — Ctrl + X, а затем сохраняем файл — Y + Enter. Перезапускаем демона:

sudo systemctl restart dphys-swapfile pip3 install face_recognition pip3 install imutils

Устанавливаем Telegram-send:

sudo pip3 install telegram-send

А затем — пакет для распознавания лиц facial_recognition:

cd && git clone https://github.com/carolinedunn/facial_recognition

Настройка облачного хранилища Selectel

Я решил не ограничиваться только уведомлениями «Вы работаете без перерыва три часа». Чтобы трекер стал полезнее, я добавил в него видео с тренировкой для глаз, массажем шеи, короткой медитацией и зарядкой — какое именно, бот будет выбирать случайным образом. Видеозаписи нашёл в сети, но для корпоративного пользования подготовил бы их самостоятельно — чтобы все ролики были с хорошей картинкой и звуком, без лишних предисловий.

Чтобы не слишком забивать роликами по 5–10 минут локальное хранилище, выношу их в облако Selectel. Регистрируюсь в панели управления, оплачиваю объектное хранилище, нахожу «Облачное хранилище» в панели управления и перехожу в пункт меню «Пользователи». Создаю нового пользователя и контейнер в хранилище Selectel. Название хранилища стоит вводить без пробелов — иначе в ссылках, которые бот отправит в Telegram, нужно будет заменять пробелы на URL-код %20.

Тип хранилища — «Публичный», класс — «Стандартное хранение». В настройках контейнера выбираем «Управление доступом» и для указанного пользователя ставим «Чтение и запись».

Ниже список видео, которые присылает мой бот (их можно скачать и использовать для вашей разработки):

Загружаем файлы в контейнер, по ссылке — описание API для работы с хранилищем Selectel.

Настройка telegram-бота

Создаём бота через BotFather — находим его через поиск и начинаем диалог с помощью /newbot. Выбираем название и пользовательское имя бота, в ответ BotFather отправит вам токен.

Вводим команду в Terminal:

telegram-send --configure

Затем вводим токен из сообщения BotFather (Use this token to access the HTTP API):

Получаем пароль — его нужно отправить боту после сообщения /start. Теперь он готов принимать сообщения-напоминания со ссылками видео.

Настройка распознавания лиц facial_recognition

Чтобы устройство отличало пользователя от кота или фикуса на окне, обучим его распознавать лицо:

  • Откройте в File Manager папку /home/pi/facial_recognition/dataset/.
  • Создайте папку с именем пользователя, время работы которого планируете отслеживать. В проекте пользователя я назвал «USER».
  • Скопируйте в папку готовый набор фото в разных ракурсах с хорошим освещением (10 снимков вполне хватит).

Вместо готового набора фото можно создать набор с помощью веб-камеры. Для этого можно использовать, например, Text Editor: меняем в строке 3 файла headshots.py: 'Caroline' — на нужное имя и запускаем файл headshots.py из папки /home/pi/facial_recognition в Terminal:

cd facial_recognition python3 headshots.py

Запускаем файл train_model.py для обучения:

python3 train_model.py

Обработанные данные сохраняются в файле encodings.pickle.

Для проверки распознавания можно запустить файл facial_req.py:

python3 facial_req.py

Нажмите Ctrl + C для остановки работы тестовой программы распознавания.

Запуск python-программы

Распаковываем архив Work_Time_Python в новую папку и открываем Thonny Python IDE. Переходим в меню системы Raspberry, затем в меню Thonny Python IDE. Открываем файл cURL_request_def.py. Вводим в строках:

Строка 8: номер вашего аккаунта.

Строка 9: имя пользователя с доступом к контейнеру видеофайлов.

Строка 10: пароль аккаунта Selectel.

Строка 11: название контейнера с файлами.

Сохраняем файл cURL_request_def.py (его можно закрыть).

Открываем файл Work_time_tracker.py. Запускаем его кнопкой RUN (круглая зелёная).

Появляется окно Facial Recognition, отображающее кадры с веб-камеры и прямоугольник распознавания лица с заданным именем (USER или другое выбранное вами имя).

Чтобы остановить работу программы нужно нажать красную кнопку STOP.

Во время работы программы Work_time_tracker.py (распознан продюсер vc.ru)

С появлением пользователя в кадре и его распознавания начинается отсчёт: если человек не покидает рамок камеры три часа, то получит напоминание об этом в Telegram, а ещё — случайно выбранное видео из хранилища Selectel.

Время непрерывной работы задаётся в строке 15 файла Work_time_tracker.py: detection_interval (10 800 с. = 3 часа). Если пользователь продолжает работать, второе сообщение придёт через ещё один интервал (3 часа) detection_interval, и так далее.

При этом даже если в течение интервала detection_interval пользователь отвлекался от работы на незначительное время (например, отворачивался и камера его не распознавала), отсчёт не прерывается. Для этого в строке 16 задано absent_interval, 30 секунд. Если камера теряет его больше чем на полминуты — отсчёт прерывается и возобновляется, когда пользователь найден. Количество секунд можно настроить под себя так, чтобы трекер не засчитывал за отдых, например, выходы в туалет — в примере мы считаем их как перерыв. Интервал детектирования пользователя в кадре задаётся в строке 17: detection_interval (1 секунда).

Чтобы распознавание пользователя в кадре было корректным, в комнате должно быть достаточно рассеянного света (любителям ночной работы придётся немного поиграть с освещением и программой).

{ "author_name": "Selectel", "author_type": "editor", "tags": ["selecteldiy"], "comments": 26, "likes": 23, "favorites": 47, "is_advertisement": false, "subsite_label": "dev", "id": 288561, "is_wide": true, "is_ugc": false, "date": "Wed, 15 Sep 2021 10:48:53 +0300", "is_special": false }
(function () { let cdnUrl = `https://specialsf378ef5-a.akamaihd.net/SelectelBranding/images/` let previousArticleNumber = null let currentArticleNumber = 0 let platform = 'Desktop' let articles = [ { name: 'camera', url: `${cdnUrl}CameraCat`, text: 'умную камеру для\u00A0наблюдения за\u00A0котиками', link: 'https://vc.ru/selectel/306690', num: 3 }, { name: 'chill', url: `${cdnUrl}ChillCat`, text: 'трекер, который подскажет, когда пора отдохнуть', link: 'https://vc.ru/promo/288561-eye-tracker', num: 1 }, { name: 'cloud', url: `${cdnUrl}CloudCat`, text: 'котика: даёшь ему «пять», а\u00A0он делает бэкап в облако', link: 'https://vc.ru/dev/294799-maneki-neko', num: 2 } ] let buttonCycle = document.querySelector('.button--cycle') let buttonChoose = document.querySelector('.button--choose') let buttonMobile = document.querySelector('.button--mobile') let textField = document.querySelector('.selectel-footer-subtitle') let imageAgent = document.querySelector('.image--agent') let banner = document.querySelector('.selectel-footer') buttonCycle.addEventListener('click', cycleClick) buttonChoose.addEventListener('click', () => sendEvent(`Promo ${articles[currentArticleNumber].num} Left`, 'Click')) buttonMobile.addEventListener('click', () => sendEvent(`Promo ${articles[currentArticleNumber].num} Left`, 'Click')) let media = window.matchMedia("(max-width: 570px)") media.addEventListener('change', matchMedia) function matchMedia() { if (media.matches) { platform = 'Mobile' } else { platform = 'Desktop' } update() } matchMedia() function cycleClick(event) { sendEvent(`Promo ${articles[currentArticleNumber].num} Right`, 'Click') if (event) { event.preventDefault() event.stopPropagation() } window.open('https://vc.ru/tag/selectelDIY', '_blank') //cycle(event) } function cycle(event) { // incrementArticleNumber() textField.innerHTML = generatedText() imageAgent.src = articles[currentArticleNumber].url + platform + '.svg?3' imageAgent.setAttribute("class", "") imageAgent.classList.add('image--agent', articles[currentArticleNumber].name) banner.href = articles[currentArticleNumber].link } function update() { banner.href = articles[currentArticleNumber].link imageAgent.src = articles[currentArticleNumber].url + platform + '.svg' textField.innerHTML = generatedText() } function incrementArticleNumber() { previousArticleNumber = currentArticleNumber if (currentArticleNumber >= articles.length - 1) { currentArticleNumber = 0 } else { currentArticleNumber++ } } const sendEvent = (label, action = 'Click') => { const value = `SelectelDIY — loc: Footer — ${label} — ${action}`; if (window.dataLayer !== undefined) { window.dataLayer.push({ event: 'data_event', data_description: value, }); } }; function generatedText() { let defaultText if (platform === 'Desktop') { defaultText = `Мы тут собрали %text%. Хотите научим?` } else { defaultText = `Мы тут собрали %text%.` } return defaultText.replace('%text%', articles[currentArticleNumber].text) } function getRandom(min, max) { min = Math.ceil(min) max = Math.floor(max) return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min } (function create() { currentArticleNumber = getRandom(0, articles.length - 1) cycle() let page = document.querySelector('.page--entry') if (page) { function insertAfter() { let parents = page.querySelectorAll('[data-id="7"]') let referenceNode = parents[0] referenceNode.parentNode.insertBefore(banner, referenceNode.nextSibling); loaded() } setTimeout(() => insertAfter(), 0) } }()) function loaded() { banner.classList.add('loaded') } loadImages([ `${cdnUrl}CameraCatDesktop.svg`, `${cdnUrl}ChillCatDesktop.svg`, `${cdnUrl}CloudCatDesktop.svg`, `${cdnUrl}CameraCatMobile.svg`, `${cdnUrl}ChillCatMobile.svg`, `${cdnUrl}CloudCatMobile.svg?3`, ]) function loadImages(urls) { return Promise.all(urls.map(function (url) { return new Promise(function (resolve) { var img = document.createElement('img'); img.onload = resolve; img.onerror = resolve; img.src = url; }); })); } }())
0
26 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...

Это точно vc, а  не хабр?

а вообще есть обратная фигня которая бы помогала заняться делами и отвлечься от ерунды?

12

Хабр все, каждый день там пробив дна и неадекватная аудитория из школьников и псевдоинтеллектуальных задротов.

6

Всех адекватных забанили. Остались только жополизы, которые боятся, что им сольют анонимно карму

1

и карма там дебильная. высказываешь непопулярное мнение - держи блокировку на определенное время.

1

Ага, мне так школьники карму слили за критику васянской сборки для пентеста под виндоувс)))

1

увы, но на счет хабра и неадекватной аудитории — вы правы.

1

хабр мертв, совершенно. Аудитория уехала на VC и DTF

1

На python я уже не потяну.
Делал такого бота на геткурсе с помощью процесса.
Он тупо каждые полчаса спрашивал в телеге- чем занимаешься?
Как ни странно-помогало.

А вот упражнения для глаз это хорошая идея. Доработаю своего.

0

Пиздатый бот
Остался доступ?

0

Нет

0

 а вообще есть обратная фигня которая бы помогала заняться делами и отвлечься от ерунды?

Есть способы:
1. Кофе
2. Музыка

Если эти способы не помогают, значит нужно идти к врачу и лечить здоровье.

0

Нет, потому что читая VC ты уже занимаешься ерундой, был бы парадокс

0

Если лицо не пропадает из кадра более 3 часов, то подаем ток на баттплаг.

5

Вы бы ещё завод построили для такой задачи. 

3

можно начать курить, например ;-)

1

А купить дешёвый китайский браслет и сделать под него прошивку не вариант?

0

это слишком скучно, речь-то про diy.

1

Вы так надуетесь писать прошивку что посинеете от китайской документации 🥲

1

Вот это мой diy дозиметр, даже чип от TI, но это очень плохой ble чип cc2541 

2

Почему на сбм 20 а не бета-1, или бета-2?

0

Так они огромные)

0

За то с них толку больше.
СБМ20 и медленный и не чувствительный по сравнению с бетами. Хотя там вроде сборки на сбм20 когда их 4или 8шт разом неплохие. 

0

Неее, мы же говорим, чтоб с удовольствием что-то собрать, а не задолбаться от такой дичи)))

0
Розовый завод

Комментарий удален по просьбе пользователя ред.

0

Кому-то однозначно полезно будет, но лично мне удобнее интуитивно управлять временем работы и отдыха, чем по напоминалкам  

0

Комментарий удален

Розовый завод

Комментарий удален по просьбе пользователя

0
Читать все 26 комментариев
Цифровая трансформация банков: что это такое?
Автор: Ксения Борбачева
заместитель генерального лиректора Агентства инноваций Москвы
«Модульбанк» запустил льготные кредиты для продавцов на маркетплейсах

Предприниматели могут получить до 10 млн рублей.

Dylan Gillis
Почему «без ТЗ результат ХЗ». Разбираем на примере CRM-систем

К нам пришел клиент, который уже пробовал внедрять CRM-систему, и принес наработки предыдущих интеграторов. У него была вроде бы работающая система, но никто ей не пользовался. В статье разберемся, почему так получается, и как делать так, чтобы такого не было.

Пример нотации согласовательного уровня Библиотека примеров BPMN
Регулятор США подтвердил, что во время аварии Tesla за рулём был человек — полицейские заявляли, что работал автопилот Статьи редакции

Обвинения в том, что авария произошла из-за автопилота, отрицал и Илон Маск.

Фото с места аварии в Техасе Twitter
«Яндекс.Маркет»: в моем заказе вместо наушников оказалась бутылка из-под водки

Я давно хотела беспроводные наушники и наконец заказала себе Apple AirPods. Оформила заказ 15.10.2021 через Яндекс.Маркет в магазине Superbia.ru

#20вопросов Ивану Юнину, директору проекта "Транспортные инновации Москвы"

Транспортная отрасль сегодня претерпевает колоссальные изменения, во многом благодаря инновациям. Стартапы с технологиями на базе AI для транспортной сферы востребованы как никогда. Согласно отчету Deloitte "Transporattion Trends 2020" глобальный рынок AI для транспортной отрасли к 2023 году может достигнуть 3,5 млрд долларов США.

Travers – инструкторы по активным видам спорта

За полгода мы прошли огромный путь: добавили новые виды спорта, раскатили сервис на всю Россию и изменили бизнес-модель. Многое благодаря пользователям vc.ru!

«Опора России» предложила штрафовать маркетплейсы за дискриминацию товаров и продавцов Статьи редакции

В организации считают, что площадки диктуют правила ценообразования и необоснованно дают приоритет некоторым продавцам.

Исследование: сотрудники хотели бы иметь комнату отдыха, бесплатный сок, а работодатели уже готовы покупать ЗОЖ-снеки

Онлайн-сервис доставки продуктов и товаров СберМаркет и исследовательское агентство Research Me спросили сотрудников, как они хотели бы питаться в офисе и что в нем видеть. В опросе приняли участие более 1500 работающих людей по всей России. Сервис также спросил работодателей – В2В-клиентов СберМаркета: что они покупают в офис, что точно никогда…

В даркнете выставили на продажу базу данных водителей Москвы и Московской области из 50 млн строк — «Ъ» Статьи редакции

В базе есть данные с 2006 по 2019 год, бонус при покупке — файл с информацией от 2020 года.

Бизнес-филантропия и благотворительность. Почему это не затраты, а вложения? Рассказываем на примере CloudPayments

Социальная ответственность составляет важную часть ДНК компании CloudPayments. Делимся инсайтами, почему мы поддерживаем НКО, создаем благотворительные проекты и как транслируем принципы филантропии внутри команды.

null