基于Jetson Nano的智能快递柜设计与实现

2022-07-21苏羽康林鹏程

物联网技术 2022年7期

苏羽康，林鹏程，郭佳

（厦门大学嘉庚学院信息科学与技术学院，福建漳州 363105）

0 引言

依靠互联网的迅速发展，网上购物已经迅速成为人们的主要购物方式之一。随着网购数量的增多，线下快递站点也逐年增加。目前快递站点的快递柜皆由单纯的储物柜组成，对于快递站点来说建设和后期调整的工程量大；且依照取件码寻找快递柜的取件流程较为繁琐，并非最佳取件方案。

针对上述问题，已存在一些解决方案。文献[1]中采用STC89C51芯片实现派件和取件两种操作，用于解决校园快递“最后100 m”问题，但该方案采用验证码方式取件，与传统取件方式类似，未达到智能化的目标。文献[2]通过STM32单片机及NB-IoT的应用，设计出可解决包装浪费等问题的智能快递包裹箱。在减少快递包装物对环境影响的同时，防止用户个人信息的泄露，但该方案未解决大量快递的存放管理和取件派件等问题。文献[3]以STM32F1系列芯片为控制核心，设计了一款智能指纹储物柜，该方案实现了指纹识别等功能，在一些功能上实现了智能化。但指纹识别会让大量客户肢体接触识别面板，在考虑卫生方面问题的情况下并非最佳方案。

综上所述，结合大量设计及实际应用，本文研究并设计了一款基于Jetson Nano的智能快递柜。相比现有快递柜，该设计能通过手机APP引导取件人员到相应快递柜，并在完成人脸识别认证后，取出快递；同时在快递站正在建设和调整时，工作人员可按照预期快递数量组合快递柜。

1 系统组成及工作流程设计

1.1 系统组成

系统结构如图1所示，该智能快递柜由主单元和子单元组成，搭建一个功能完整的快递柜需要一个主单元和若干子单元。其中主单元搭载Jetson Nano开发板和乐视TMC520三合一摄像头、TFTLCD显示屏。每个子单元搭载ARM Cortex-M4内核STM32F103VET6辅助芯片，主要用于快递货柜指示灯和柜门的控制。

图1 系统构成框图

主单元快递柜搭载的Jetson Nano配置有USB接口摄像头，在Jetson Nano下的Ubuntu系统中无须安装驱动，使用方便，配置简单，容易整合，可以完成离线的图像工作（曝光控制、帧率等）；其次，除人脸识别外，Jetson Nano将实现与服务器进行双向通信的功能。

子单元快递柜上搭载STM32F103VET6，该芯片工作效率高且稳定、价格低廉，适合应用于此设计中。单元间相互通信时，主单元快递柜和子单元快递柜先进行交互，再由子单元快递柜上的STM32控制指示灯的开关和柜门的开合。主单元与子单元之间以及子单元与子单元之间均采用CAN总线进行通信交互。

在建设快递站点时，工作人员可根据房屋内的布局，合理拼接主单元与子单元，完成快递柜的建设。

1.2 系统工作流程

系统运作流程如图2所示。在本方案中用户需要根据手机端APP指示前往快递站点。用户在该快递柜的主单元进行人脸识别后，快递柜将在指定的子单元上亮起指示灯；取走快递后，指示灯熄灭，用户完成取件。具体运作流程如下：

图2 系统运作流程

（1）快递员根据用户信息，存入快递；

（2）Jetson Nano与服务器协同工作，取得用户信息，并发送取件通知给用户手机APP；

（3）用户手机APP显示快递信息，用户前往快递站；

（4）手机APP定位功能检测到用户到达快递站；

（5）用户进行人脸识别，在主单元上录入快递信息，取走快递（本人取或代取）；

（6）信息录入结果显示在显示屏上；

（7）快递信息与用户信息成功录入，用户离场；

（8）Jetson Nano删除该用户信息。

2 系统硬件设计

系统硬件设计主要涉及：主单元与子单元快递柜的机械设计；主单元中Jetson Nano与其摄像头和显示屏的搭建；子单元中STM32与指示灯的控制及其电路设计。

2.1 主单元快递柜的机械设计及功能

主单元快递柜采用滑轨拼接的设计，其机械设计外观如图3所示。

图3 主单元快递柜外观

快递站点建设时，工作人员可按实际情况自定义快递柜形状大小，通过滑轨的方式将两个单元进行拼接。每个单元各有4个电气触点负责CAN总线通信与电源供给。

系统工作时，主单元上的Jetson Nano通过CAN总线与子单元进行通信交互，由USB接口摄像头进行数据采集录入，通过网络将信息数据传输至云端服务器。

2.2 子单元快递柜的机械设计及功能

子单元快递柜外观如图4所示。子单元快递柜与主单元一样采用滑轨拼接的设计，并搭载STM32F103VET6完成功能搭建并进行控制。

图4 子单元快递柜外观

2.3 CAN总线通信电路设计

子单元外围电路如图5所示。主单元与子单元采用CAN总线通信，当子单元收到开启信号时，LED灯亮起，并打开柜门。

图5 子单元外围电路

3 系统中的软件设计

系统中Jetson Nano操作系统选用Ubuntu系统，该系统使用广泛、性能稳定，并使用Python作为主要编程语言。

人脸识别代码结构如图6所示。本实例中，将人脸识别的功能应用在Jetson Nano上。在实现该功能时，本系统需要依赖Tensorflow、OpenCV等集成算法库以及Python、C语言等程序编程语言。完成以上环境搭建后，创建工作空间，并在该工作空间编写四个人脸识别代码。

图6 人脸识别代码结构

4 实物测试及实验效果

通过分别运行文件夹下get_my_faces.py和set_other_faces.py程序获取个人及他人人脸数据。运行train_faces.py程序，将获取的个人人脸和他人人脸的数据进行模型训练，再运行is_my_face.py程序进行判断，若为个人人脸，则输出true，锁舌收缩，柜门开启，如图7所示。当为其他人脸则输出false，锁舌保持弹出状态，柜门不开启，如图8所示。