基于人工智能与物联网技术的家居门禁系统
2022-09-19刘搏飞刘春池邢晓鹏隋盛誉孙嘉成李广凯谢印庆
刘搏飞,刘春池,邢晓鹏,隋盛誉,孙嘉成,李广凯,谢印庆
(大连理工大学城市学院,辽宁 大连 116600)
0 引 言
随着智能技术的持续发展和人们安防意识的不断增强,智能家居安防系统被越来越多地应用于人们的住宅设计中,能够满足不断升级的新型住宅需求。
本文提出一种基于人工智能与物联网技术的家居门禁系统,是以面部识别为主体来实现零接触开门、智能防盗、人脸识别、远距离通信等功能于一体的科技创新项目,大量运用了物联网智能操控与人工智能技术,极大地提高了家居门禁系统的智能化程度,综合使用嵌入式、Arduino、树莓派、数据库以及安卓开发完成软硬件设计,致力于让人们的出行更加方便、安全、快捷、放心。
1 系统总体方案
图1 系统结构
2 系统设计原理
2.1 基于OpenCV的人脸识别系统
OpenCV为人脸识别提供了可供调用且资源丰富的库,因此非常适合于摄像头的实时人脸识别。要实现用户人脸的录入,必须完成人脸检测和数据收集、识别器训练、面部识别这3个阶段。
2.1.1 人脸检测和数据收集
进行人脸识别的第一步是必须识别到用户的人脸,并进行检测训练。MALF(Multi-Attribute Labelled Faces)发布于2015年,是为了更加细粒度地评估野外环境中人脸检测模型而设计的数据库。数据主要来源于Internet,包含5 250个图像、11 931个人脸。每一幅图像包含正方形边界框,头部姿态的俯仰程度包括小、中、大三个等级的标注。该数据集忽略了小于20×20或者非常难以检测的人脸,共包含大约838个人脸,占该数据集的7%。同时该数据集还提供了性别、是否带眼镜、是否遮挡、是否是夸张的表情等辅助信息。
2.1.2 识别器训练
在树莓派通过MALF算法收集到人脸的数据库后,系统将通过OpenCV自带的人脸识别库进行训练,筛选出分辨率高且噪声小的人脸图片,并将其保存在一个文件夹内,方便后续对用户信息的快速识别与调用。
2.1.3 面部识别
当用户来访时摄像头会感应到并进行人脸识别,如果用户的信息已注册,系统会迅速地将用户的人脸与识别库中信息进行比对,并反馈识别度作为参考。本系统可以有效识别真人与照片的区别,完成活体识别,有效防止不轨之人的违法行为。同时本系统会在光线比较差的夜间情况下驱动摄像头进行补光,有效地提升面部识别的精确度。
2.2 防盗报警模块
防盗报警模块主要采用三轴加速度传感器ADXL345模块,经过很多次在模拟门锁遭到破坏时对本模块三轴加速度数据的收集,获得一套灵敏度高、稳定检测门锁是否遭到破坏的数据。当门锁遭到破坏时,蜂鸣器会进行报警同时伴有红光闪烁,手机将会持续收到门锁示警提示,极大程度地保证了门锁的安全性。
进入21世纪之后我国便开始建立互联网这一全新的发展模式,现阶段我国已经成功的建立了多种互联网金融发展模式,覆盖的业务范围也越来越广。其中,比较典型的有三类:(1)第三方机构;(2)P2P贷款平台;(3)网络信贷机构。
3 系统硬件设计
本系统使用的控制芯片是基于单片机开发板Arduino UNO的,它有14个数字I/O引脚(其中6个是PWM输出)、6个模拟输入、16 MHz晶振时钟、USB连接、电源插孔、ICSP连接器和复位按钮,只须使用USB数据线连接电脑即可进行电源、数据通信和程序下载。该系统的硬件结构如图2所示。
图2 硬件结构
3.1 检测部分设计
检测部分通过采用三轴加速度传感器模块ADXL345(GY-25)对门状态进行检测。该硬件有着丰富的数据处理库,可以迅速地分辨各种运动信息。另外,通过陀螺仪与加速度传感器的数据融合算法,得到了直接的测角数据。倾斜度模块以全双工模式与主机通信,串行端口为TTL级别。该产品具有精度高、稳定性强的特点,能够在任意位置得到精确的角度,可适用于不同的工作环境。
3.2 软件实现
基于人工智能与物联网技术的家居门禁系统软件功能主要分为两个部分:第一部分为在用户使用该系统时对用户的人脸进行识别;第二部分为管理人员在用户需要帮助时进行远程协助开锁。系统的软件设计如图3所示。
图3 系统软件设计
4 系统远程开锁实验测试
基于人工智能与物联网技术的家居门禁系统,是随着万物互联时代的到来可以被应用到千家万户的的新型家居门锁。本项目已经发展成为一套成熟稳定的系统,其稳定性在各种复杂情况下都达到了很高的标准。
远程开锁系统主要使用了MQTT协议订阅ESP32的局域网并能够实时监听。MQTT协议可以在有限的带宽下,为远程设备提供实时可靠的消息服务,在物联网、移动应用等方面有广泛的应用。为了证明本系统的可行性和有效性,开展了远程开锁试验。当用户使用手机APP开锁时,会向局域网传递一个信号;由于Arduino单片机也在ESP32的局域网下并订阅了相同的主题,会接收到手机传递来的信号,从而将电磁门锁打开。试验表明,该系统可以应用在各种复杂的情况下,其稳定性和灵敏度都能够达到相应标准,项目可行有效。
5 结 语
本文提出了一种基于人工智能与物联网技术的家居门禁系统,采用树莓派4B作为主控芯片、Arduino单片机作为辅助模块以及ADXL345加速度传感器等模块,实现了红外补光、活体检测、防盗报警等功能。系统稳定性试验表明,该系统可以应用于各种复杂的情况,且稳定性和灵敏度都达到相应的标准,项目可行有效。