基于树莓派的智能家居系统的设计与开发

王誉霖，赵雪萍

（1.武汉纺织大学 计算机与人工智能学院，湖北 武汉 430200；2.济南大学泉城学院 智能工程学院，山东 烟台 265699）

0 引言

智能家居就是通过互联网技术的强大加持，使传统的住所变得更富人性化和智能化，它是在传统的居住功能上进行再开发、再扩展。如今，我国已十分注重环境保护和能源节约，早在2017年就明确提出大力发展绿色建筑，要求智能化管控资源、发展环境监测及能源系统[1]。因此智能家居的普及将会逐步实现，与千家万户建立起科技赋能的生活新常态。但是行业目前确实也存在“为科技而科技”的现象，层出不穷的花哨产品不仅没能迎合大众，反而使人质疑它存在的意义；其次，产业发展受限的另一个重要因素是交付成本过高，不论是设备还是服务器的购买、安装、维护，这些高昂的成本使得大多用户望而却步[2]。本文为满足中低消费水平用户，将低成本的设备与技术服务相整合，帮助用户更加合理地安排时间、节约能源、提高生活效率，让生活变得更智能、更环保、更高效。

1 方案设计

1.1 系统设计思路

本文利用树莓派将传统家居与物联网等技术结合起来，通过物美价廉的信息采集设备与近似免费的技术服务，使得预算成本极大地降低，并且使用诸如语音、网站等交互方式，让用户更加便利地管控个人住所。基于以上论述，本系统能够大幅降低智能家居的使用门槛及成本，可以用更低的成本在保有较完善功能的前提下，获得更好的生活体验。

1.2 系统总体设计

如图1所示，系统采用了物联网工作委员会提出的三层结构设计，感知层的其一使用CSI摄像头采集人脸图像；其二使用Python爬虫技术爬取网络资源；其三依靠可燃气、温湿度等传感器采集住所数据；其四使用话筒采集用户的语音信息，一起来为应用层打下数据基础。在通信层的部署中使用无线网络技术与内网穿透技术，实现不同网络环境下的通信。在应用层中，得益于传输层的服务，我们可从外网访问住所综合服务网站（Home Comprehensive Service Website，HCSW）、Mjpg-Streamer Web Monitor（MSWM）平台和七牛云平台来完成系统的访问或控制；再由感知层采集的图像信息，传递给分类、识别器进行人脸特征的采集、标记、训练、比对，同时上传云端，最后由反馈模块完成决策。

图1 系统的设计架构

其中HCSW是我们使用Flask与LayUI框架自行开发的网站服务，它将系统的几乎所有功能整合到web端，在实际应用中系统完成了B/S架构与网络穿透技术相结合的模式，即外网可以直接免费访问在本地服务器上运行的Flask服务，进而实现整个家居设备的编排管理，极大地方便了客户的日常使用与管理员的更新维护；MSWM是已公开的视频流服务平台，只要你的带宽足够，你便可以实时地观看正在拍摄的画面；七牛云是免费的数据托管服务平台，提供了数据的统计审查与在线下载，方便了影像等数据的回看或取证。

2 系统功能概述

2.1 语音技术与用户交互

语音识别技术本质上是一种模式匹配过程，是机器通过识别和理解过程把语音信号转变成相应的文本或命令的技术[3]。该模块是基于百度AI开放平台来完成功能的组建与产品赋能，将数据通过逻辑控制加以信息化处理后，以语音的形式“呈现”。因为“说”这种动作不仅拥有良好的便捷性，而且显著地增强了用户体验并降低了使用门槛。利用语音识别技术，可以拓宽产品功能和智能化配置策略；利用语音合成技术，可以根据用户个性化的需求期望，实现交互应用，如口令控制、信息播报等[4]。本系统通过USB免驱麦克风获取用户输入，当听到“你好，管家”，即唤醒待命模式，后续根据用户的实际指令完成操作。

2.2 GPIO编程扩展

在树莓派上提供了40 PIN的一组GPIO（General Purpose Input/Output）接口，通过其中的28个可供编程使用的接口连接各类传感器模块，通过后台自运行的脚本控制，实现采集、读取、保存、上传数据，远程用户可以查看住所情况，并进行操作[5]。其中主要包含：（1）MQ-2可燃气检测，它的主要材料是二氧化锡，对可燃气体很敏感，可连续使用且稳定性好；（2）DHT11温湿度检测，它使用专门的数字模块采集以及温湿度传感技术，具有良好的可靠性与稳定性[6]，抗干扰能力强且价格低廉[7]；（3）驱动与舵机控制窗户的开关，通过多次实验来确定多种脉冲宽度调制PWM（Pulse Width Modulation）的占空比、角度等关键参数，一般在语音命令或燃气检测超出安全阈值的情况下触发；（4）GP2Y0A710K0F红外起夜灯；（5）以及电器控制，像电视、空调默认通过红外指令集采用红外信号进行控制，设置驱动程序发射已录制的红外信号进行控制[8]。

2.3 网络爬虫技术

为进一步提升用户体验，如图2所示，本文使用了基于Python的爬虫技术来监测当地的空气质量、风速、紫外线、穿衣推荐和活动建议等参考数据，用户可提前做出应对措施。不止于此，我们还进行了拓展服务，如通过语音交互完成热点新闻、限时优惠提醒、睡前故事、脱口秀、讲座公告、演唱会通知等信息的播报。

图2 Python爬虫流程图

2.4 网络服务设计

系统的网络服务主要包含了云端数据管理服务、HCSW服务和隧道通信服务。它基于“蜻蜓映射”实现无成本的内网穿透，即通过端口映射创建一条“通信隧道”，为远程访问与视频监控提供了通讯支持，达成用户对应用层的轻松访问，如图3所示的效果与地址栏。

图3 MSWM（左）和HCSW（右）

2.5 安防子系统设计

安防子系统分为主动和被动防护。在主动防护中，用户可随时根据系统提供的远程服务观测住所情况；在被动防护中，系统依据指令自主警戒，有任何异常情况会第一时间警告并通知，如图4所示。例如，人脸的检测与识别，使用基于Haar特征的级联分类器的目标检测方案最早是Paul Viola和Michael Jones提出的一种高效目标检测方法[9]。本文在此基础上改用Haar Extended特征，结合积分图算法提升了检测性能，利用Adaboost算法级联强分类器[10]，然后将判定为人脸的区域通过矩形截取，并将安全策略组成员的脸部信息进行标记，未标记的人脸判定为“陌生人员”，随后将住户成员的面部信息使用LBPH算法提取直方图特征并保存到yaml文件中，作为识别对比之用——若当前检测的特征与已保存特征一致[11]，系统保持一般工作状态，反之，在多次匹配失败后进行语音警告与邮件提醒。

图4 安防系统工作模式概述

3 系统功能实现与测试

3.1 管家子系统的实现与测试

管家子系统涵盖了网络爬虫、语音交互、GPIO编程所包含的多项服务。其中大部分的功能，用户可根据个人生活习惯设置提醒时间与频次，这里仅展示小部分效果，如图5所示，考虑到用户不在家无法收听语音播报的情况，系统获取来自糅合了多个模块的数据（其中室内数据可以包括安防系统情况），以文本和生成音频文件的方式呈现给用户，而且可以根据用户喜好调整语速、语调，甚至挑选语音包。

图5 环境与新闻播报

3.2 安防子系统的实现与测试

一系列可靠实验的结果表明，系统可以较稳定地识别出住所成员，同时显示当前人脸的标签信息与识别概率，如图6所示，通过改进，系统识别概率显然得到了提升。可增加样本采集数量、修改图像比例因子、调整图像邻近数、结合DBN（Deep Belief Network）提升鲁棒性[12]等手段进一步改善识别精度与鲁棒性。

图6 面部图像的采集与标记（左）和训练成果（右）

4 结语

本文以树莓派作为开发平台与核心部件，依照系统的设计规划，首先完成了感知层数据资源的采集工作，随后依靠传输层的网络服务，实现系统随时随地的多途径访问与控制服务，最后在前面工作的铺垫与保障下，实现了系统应用层的服务落地。本系统汲取前人的智慧与教训，提出了我们的方案，并通过一系列实验完成改进，最终将更多的功能模块汇聚为性能较为稳定、实施成本较低、可行性与应用性较强的智能家居系统。它充分利用现有的网络资源与技术支持，实现几乎零资金投入。其中的技术支持较为成熟，可靠性高，具有卓越独特的性价比，因此更加能够激发我国中低端用户的消费潜力。综上所述，本文实现了预期的目标与初衷。