基于樹莓派的人臉識別智能車鎖

任環宇 武坤玉 李道全

摘要：隨著生活節奏的加快，以及人們手中鑰匙數量的增大，自行車機械鎖結構越來越無法滿足人們高效率生活需求。本文設計了一種基于樹莓派為上位機、arduino單片機為下位機的人臉識別智能自行車鎖的方案。其中樹莓派用于人臉識別并通過串口通信向arduino單片機發送驅動信號，人臉識別算法使用經典的人臉識別算法——Eigenfaces算法。Arduino單片機作為驅動板，接收到識別的信號之后，該板驅動鎖結構開啟。測試表明，本設計可實現通過人臉識別進行開鎖的功能。

關鍵詞：樹莓派；上位機；Eigenfaces算法；串口通信；人臉識別

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）29-0214-04

Abstract：With the acceleration of life rhythm and the increase of the number of keys in the hands of people， the bicycle mechanical lock structure can not meet the needs of people with high efficiency. In this paper， an intelligent bicycle lock for face recognition is designed，in which raspberry pie is used as upper computer， arduino single chip computer is used as lower computer. Raspberry is used for face recognition and sends driving signal to arduino single chip computer through serial communication. The face recognition algorithm uses the classical face recognition algorithm--Eigenfaces algorithm. Arduino single chip computer as the driving board， after receiving the recognition signal， The plate drives the lock structure to open. The test shows that this design can realize the function of unlocking by face recognition.

Key words： raspberry pie； upper computer； Eigenfaces algorithm； serial communication；face recognition

1 引言

伴隨著人們生活節奏的加快、城市的交通堵塞，人們對自行車出行需求仍然很大。但是由于生活節奏的加快，以及人們手中鑰匙數量的增大，自行車機械鎖結構越來越無法滿足人們高效率生活需求，因此需要一種更加便捷的方式來進行自行車鎖具的開關。為此我們開發了基于樹莓派上位機的人臉識別智能車鎖。本項目整體上是一個嵌在自行車上的嵌入式裝置，其主要完成掃描人臉并進行識別判斷進而開鎖的過程。

斯坦福教授李菲菲舉辦的ImageNet國際視覺識別競賽中，第一名的識別度就已經高達99%以上[1]，也就是說，業界對于圖像識別已經有非常成熟的算法，因此從實踐項目的角度，這一點是十分有利于本項目的成功的。同時，業界中對于視覺項目的開發，集成了成熟的視覺開源庫opencv，這也大大的降低的編碼難度，提高了項目開發的技術可行性。

2 系統設計與硬件選擇

本項目整體上是一個嵌在自行車上的嵌入式裝置，其主要完成掃描人臉并進行識別判斷進而開鎖的過程。所用到的技術主要有基于opencv視覺開源庫的人臉識別技術、Linux環境下的編程、arduino單片機編碼電機的驅動編程、上下位機之間的通信等技術。整個系統的功能可以分為如下的幾個模塊：圖像的采集與預處理工作、離線人臉識別模型的訓練、人臉識別、樹莓派3b與電機驅動板arduinomega2560的串口通信、驅動板arduinomega2560驅動電機開鎖等，如圖1所示。

2.1 樹莓派數據簡介

Raspberry Pi簡稱樹莓派，是為學習計算機編程教育而設計，只有信用卡大小的微型計算機，系統基于Linux。“麻雀雖小，五臟俱全”來形容樹莓派再貼切不過。它是一款基于ARM的微型電腦主板以SD/MicroSD卡為內存硬盤，卡片主板周圍有1/2/4個USB接口和一個10/100 以太網接口（A型沒有網口），可連接鍵盤、鼠標和網線，同時擁有視頻模擬信號的電視輸出接口和HDMI高清視頻輸出接口，以上部件全部整合在一張僅比信用卡稍大的主板上[2][3]。正是其微小型、全面性，成為了本項目開發的最佳芯片選型。圖2是樹莓派簡易圖。

2.2 Arduinomega2560簡介

Arduino是一款便捷靈活、容易入門的開源電子平臺，如圖3所示。包含硬件（各種型號的Arduino板）和軟件（Arduino IDE）。Arduino能通過各種各樣的傳感器來感知環境，通在本系統中主要用來控制鎖的電機轉動。板子上的微控制器可以通過Arduino的編程語言來編寫程序，編譯成二進制文件，燒錄進微控制器。同時其軟件平臺的高級設計語言是基于c語言開發的，非常利于開發者快速學習和開發。同時其開源平臺豐富的庫，也極大的便利的編程的難度并提高了項目可行性[4]。

2.3 串口通信、上位機、下位機簡介

簡單來理解串口通信的概念，即多個處理器之間通過串行口進行數據的按位傳輸[5]。通過調研我們發現，盡管樹莓派3b功能齊全、計算性能相對一般單片機高，但是如果將編碼電機直接連接到樹莓派的pin口，是容易燒壞板子的。因此這里本項目采用樹莓派3b作為上位機、arduinomega2560作為下位機的整體構造，如圖4所示。上位機的概念是進行高級的圖像處理和識別相關的計算，并根據計算結果得到通過串口通信發送給下位機。而下位機的功能是接收到信號之后，驅動電機運動完成開鎖功能。這樣上、下位機結合的設計思路，能夠提高系統的安全性和健壯性。

2.4 人臉識別算法Eigenfaces簡介

計算機視覺中成熟的人臉識別算法有很多，這里選用opencv集成好的算法Eigenfaces。其算法步驟如下[6]：

Step1： 采集人臉數據庫和待識別的人臉圖像，基于其像素矩陣將其化成一維向量。

Step2： 基于所有數據向量，計算所有向量的平均值，即計算“平均臉”。

Step3： 將所有人臉向量減去“平均臉”向量，得到插值向量矩陣。

Step4： 計算協方差矩陣，提取特征向量和特征值，并截取前K個高貢獻度的影響因子。

以上部分基于機器學習中經典的算法PCA主成分分析，即將高維度的圖像參數映射到了低維空間，抽取出數據的主要成分[7]。這便完成的模型的離線訓練。在接收新的待探測的人臉后，按照訓練的結果（特征向量、特征值），對圖像做相同的映射處理，然后進行聚類識別計算。

3 模塊化設計

對照上文給出的模塊功能的分類，下面依次進行模塊化的邏輯過程設計。

3.1 基于樹莓派的人臉識別模塊

這里采用的技術是基于經典的開源視覺庫opencv，對預先收集好的人臉數據庫以及采集到的正確人臉，進行人臉識別模型的離線訓練。人臉識別采用的主要方法是特征臉算法（Eigenface），通過訓練后得到的離線模型以.xml形式存儲，在主系統運行時調用模型即可。即圖5所示。

3.2 基于arduino mega2560的鎖驅動模塊

本系統采用arduino mega2560單片處理機控制開鎖電機。鎖的分為三個狀態：開鎖可關鎖、關鎖、開鎖不可關鎖。這三個狀態必須按照一定的狀態轉移順序，否則系統將會出現故障。鎖的三種狀態之間的轉移情況如圖6所示。

同時，根據鎖的機械結構和電機單位時間內旋轉的角度，通過實驗，測量出從一個狀態到另一個狀態的時間參數。基于時間參數，得到該子模塊的運行流程，如圖7所示。

3.3 串口通信邏輯

系統需要基于樹莓派的圖形采集和計算的結果，來為單片機控制舵機發出相應的指令。因此，不得不解決的問題就是樹莓派和單片機之間的通信問題。樹莓派的通信方式手段較多，有藍牙、usb串口以及wifi等方式，單片機支持usb串口和藍牙方式，考慮通信的穩定性，本系統采用處理器之間的串口通信。流程如圖8所示。

這里注意，考慮上位機的識別過程，在較好的識別條件下，可能會多次識別到正確的人臉，就會多次往串口發送數據，這就會導致電機的多余運動進而導致功耗上升。上位機一旦檢測到正確人臉，就往串口發送數據。這其中會發送較多的墜余數據。這里采取的解決策略是，下位機一旦接收到串口信號，驅動電機開鎖的同時，采取10秒的延時來屏蔽串口發來的多余數據，這里就成功的解決上面的墜余串口信號增加的多余能耗。

4 系統實現

4.1 基于樹莓派的人臉識別模塊

對應于圖5流程中step1、2，本系統要進行識別人臉的采集以及識別模型的訓練。直接給樹莓派3b的usb端口連接常用的攝像頭，就可以調用開源的opencv庫來采集待識別人臉的圖像。picture.cpp就是這樣一個專門調用攝像頭采集視頻流的程序。篇幅限制，這里不呈現源代碼。運行效果如圖9所示。

采集成功之后（這里程序中采集了30幀圖像），進入對應的人臉數據庫目錄中，在30張圖像中選取10張比較典型的照片，用于后面的識別模型的訓練。

完成訓練之后，使用的三種人臉識別算法對生成對應的.xml文件，也就是經過上述采集的數據和訓練程序得到的模型，將三個.xml文件復制到上位機進行人臉識別開鎖的主程序（下文會給出，result.cpp）中，便可以在實時的圖像采集中使用該模型進行人臉識別判斷。

4.2 基于arduinouno2560的鎖驅動模塊

這一模塊主要涉及驅動板驅動電機旋轉來達到開鎖的目的，基于實際的鎖結構，測量出具體的旋轉參數，在開鎖邏輯流程圖中已經給出，按照其呈現的流程編寫arduino鎖驅動程序即可。這里直接將串口通訊模塊給呈現出來，驅動板從串口緩沖器中讀數據，如果是字符3，則執行開鎖邏輯，如果是1或者2，用于調整電機的角度。

4.3 上下位機之間的串口通信模塊

剛剛本文提到，驅動板在串口中接受到字符3之后，開始執行開鎖邏輯，對應的，上位機樹莓派在識別成功之后，使用c語言的串口通信函數[8]，向串口發送一個字符3.上位機樹莓派3b最終的執行程序result.cpp，完成實時人臉采集、識別與控制信號的發送。

4.4 系統實現結果

系統整體完成情況：最上面是單片機和樹莓派的組合，中間是電池組，這里使用移動電源供電即可，滿足樹莓派的供電標準。右側是圖像采集模塊，最下面是鎖模塊，鎖中的編碼電機與單片機的電機控制模塊通過杜邦線進行連接，如圖10所示。

系統功能測試：

由于本系統考慮成本因素，在最終的實物中并未添加顯示器等外設。系統的調試工作，通過樹莓派的HDMI借口連接顯示屏來完成。當采集圖像之后匹配成功，攝像頭的監控窗口捕捉到的人臉旁邊會顯示”Right People”的字樣，如圖11所示。否則，匹配失敗（顯示“Mismatching People”字樣）顯示如圖12。

5 結束語

本項目的靈感源于互聯網+浪潮的掀起，人工智能相關領域的興起，讓人們從視覺、圖像、聲音等多個感知層面，對日常生活中的設備進行智能化的設計。本文從視覺的角度，以方便人們出行方便為目的，開發了這款基于人臉識別的智能自行車鎖，并達到了良好的效果。當然目前系統還有待進一步改進，如整個嵌入式的系統還是不夠簡潔精煉，外部纏繞的線太多可考慮進行芯片和外設的個性化定制，真正達到嵌入式開發“量身定做”的需要，將電池、芯片、攝像頭、電機集成到一個精簡的裝置當中。

參考文獻：

[1] 孫玉蘭.數字圖像處理技術的應用現狀與發展研究[J].電腦知識與技術，2014，10（26）：6228-6230.

[2] 蘇祥林，陳文藝，閆灑灑.基于樹莓派的物聯網開放平臺[J].電子科技，2015，28（09）：35-37+41.

[3] 朱軼，曹清華，單田華，等.基于Android、樹莓派、Arduino、機器人的創客技能教育探索與實踐[J].實驗技術與管理，2016，33（06）：172-176+206.

[4] 凱姆·卡爾文，泰勒·卡爾文，龐明珠.Arduino與電子制作[J].電子制作，2012（08）：68-73.

[5] 蔣萍花，張楠.數據采集系統串口通信的設計與實現[J].電子測量技術，2015，38（06）：139-142.

[6] 陳勇，林穎.基于特征臉的主成分分析人臉識別[J].計算技術與自動化，2017，36（02）：122-124.

[7] 張勇，黃杰，徐科宇.基于PCA-LSSVR算法的WLAN室內定位方法[J].儀器儀表學報，2015，36（02）：408-414.

[8] 王坤，高贇.基于VC++實現串口通信的方法[J].信息化研究，2010，36（10）：52-54.

【通聯編輯：梁書】