基于樹莓派的口罩佩戴狀態檢測模型部署研究

黃鏡塵 李光 李敏

摘要：本文針對口罩佩戴狀態檢測模型部署進行研究，利用ARMv8架構樹莓派平臺，基于Debian-Pi-Aarch64操作系統，結合Paddle-Lite框架，實現口罩佩戴情況的實時檢測，可以正確識別出圖片中口罩佩戴情況，并且能夠通過CSI攝像頭視頻采樣進行實時檢測，具有較快的識別速度，對于人臉的成功辨認能力也得到了很好的優化，可以提高在辨認視頻中的移動面部的識別成功率，為我國疫情防控的有序進行提供重要手段。

關鍵詞：樹莓派;目標識別;口罩佩戴識別

目前新冠肺炎疫情在我國的局勢已經逐漸趨向于穩定[1]，不過從國際層面上講，依舊處于一個嚴峻的情況，即使各國疫苗初步研制成功并且全球人民都在逐步接種疫苗，但是面對著各種病毒的變株我們必須還是需要保持很高的警惕性。佩戴口罩早已經成為我們生活中的一部分，這一行為可以有效阻止病毒通過我們的呼吸進入體內，佩戴口罩在其他層面也具有重要意義，可以防止我們個人的唾液傳播到空氣中去。佩戴口罩可以有效保護我們自身安全和身體健康。如果說正確的佩戴口罩是疫情防控的重要手段之一，那么口罩佩戴狀態的檢測就是人們正確行使這一手段的重要保證，此項技術如果可以成功應用在人流量較高的一些公眾場合可以有效的節約人力物力，也可以使社會和諧與穩定得到很好的保障。

Paddle-lite[是從Paddle Mobile的版本中升級得到，不僅是支持手機端還包括了其他眾多硬件平臺的多樣化情況的高效預測框架。Lite在與PaddlePaddle繼續這對接的同時，也可以使用其他的框架訓練產生的模型。

1.口罩模型 Pyramid box

Pyramid box可以獲取不同層級的結構圖以及anchor，是從VGG16的骨架和anchor的設計中擴展得到的，在VGG16的骨架代碼中增加一個底層級的特征金字塔層，而且為了獲得最后的結果，每一個金字塔檢測層的分支網絡是使用上下文敏感結構來擔任的。這種架構的關鍵就是可以為每個層級的人臉生成anchor。主要網絡結構流程如下圖1所示：

該算法主干網絡層中的基本卷積層和額外卷積層是同S3FD相同的[2]，只不過為了其深度增加了許多的卷積層，并且anchors是不需要任何行動就可以自動生成的，不存在其他的額外的標簽，這一點可以很好的節省了時間成本，并且在運行程序的時候也不用進行十分復雜的計算就可以很輕松的得到我們需要的結果。

2.系統更新及準備工作

（1）替換鏡像源與pip源

由于在國內是沒有辦法成功進入樹莓派進行系統更新，因此需要替換為我們國內的鏡像站，其中我們可以替換的鏡像源就有很多選擇了，這里我們需要使用樹莓派的nano命令進行文件的編輯，使用該命令編輯資源列表文件，在其中將不需要的代碼進行注釋，然后添加我們所需的鏡像源。在更換pip源的時候需要先創建pip目錄，然后查看此目錄的列表，編輯其中的pip.conf，給其編輯需要寫入的文件。

（2）運行環境

為了保證程序可以正常運行我們還需要下載以下工具：gcc g++ Make wget unzip libopencv-dev pkg-config和CMake。

gcc以及g++為GNU的C和C++的編譯器，在實行編譯的工作過程中，首先需要進行預處理生成文件名為.i的文件;將該文件進行轉換，轉換為匯編語言，并生成文件名為.s的文件;將轉換好的匯編語言進行下一步轉換，轉變為可以由機器是別的目標代碼并生成文件名為.o的文件;最后與代碼進行連接，生成可以被執行的程序。至此編譯工作全部完成。

Make在這里的含義為GNU Make，Make的作用其實就是通過編寫的make文件對整個工作的編譯和連接進行描述，這樣做的好處在于面對一些過程比較復雜的工程作業只需要通過一個命令就可以完成。

wget是一個下載工具的文件，十分穩定并且也具有很強的適應性，現在支持斷點下載，也支持多種下載方式下載文件，支持使用代理的服務器，在用戶設置方面也十分簡便。

3.程序結果與分析

使用攝像頭進行實時監測一共進行了五種不同情況的檢測，以驗證該系統的性能以及應用條件，從識別結果得知，總體檢測結果的準確率較高，當檢測目標的面部為正常尺寸且識別對象較少的情況下，課題研究結果令人較滿意，但是當沒有佩戴口罩的目標在進行佩戴口罩的過程中會出現顯示異常的情況，顯示框中佩戴口罩與未佩戴口罩會交替出現，在待檢測人臉數量較多時偶爾會出現部分目標無法識別的情況，不過在面對檢測尺寸較小的人臉時具有不錯的識別情況。就流暢度而言，在沒有檢測人臉的時候幀率比較流暢，當檢測目標出現的時候就會出現降幀的現象，當檢測目標過多的情況下幀率會維持在一個較低的水平，即使相較于其他的方案講流暢性有所優勢，不過在平時使用的過程當中還是會感覺到不適應，很難達到一個流暢水平。而且在使用CSI攝像頭拍攝的時候有時會出現顯示界面的閃退，初步判斷是由于攝像頭的連接出現問題導致拍攝工作出現異常。

4.結語

本項目是在樹莓派平臺上面實現對口罩模型的識別與檢測，硬件選擇方面的必須品為樹莓派4B與SD存儲卡，由于需要進行實時視頻的顯示，將USB攝像頭，IP攝像頭和CSI攝像頭綜合考量過后選擇了CSI攝像頭進行視頻的拍攝工作，并且根據本項目需要進行一些代碼的操作以及編譯工作選擇鼠標，鍵盤，顯示器來進行顯示以及操作工作，考慮到樹莓派的CPU需要長時間進行檢測工作，為了保證CPU處在一個安全的溫度區間需要在樹莓派上面安裝散熱風扇。

軟件環境首先需要進行的是樹莓派操作系統的燒錄工作，面對本項目的一些特性選擇了更加與之匹配的Debian-Pi-Aarch64系統，在燒錄過程中主要需要注意SD卡的格式化操作，需要使用格式換軟件進行格式化的操作，接下來就是環境的配置工作，在保證網絡環境良好的前提下，系統的更新工作可以順利進行。

參考文獻：

[1] 賈艷，王超，朱士俊，尹金淑，張國平，田向陽，盧祖洵.新冠肺炎疫情防控知識、技能和心理狀況

[2] Shifeng Zhang， Xiangyu Zhu， Zhen Lei， Hailin Shi， Xiaobo Wang， Stan Z. Li.S3FD： Single Shot Scale-invariant Face Detector[J].ICCV2017. Italy.2017

作者簡介：黃鏡塵1999.07，山東交通學院本科學生，指導老師：李光、李敏