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基于嵌入式系统的人脸识别安防系统设计

2020-12-14郑嘉侠张雪农焕宇

科学与财富 2020年28期
关键词:STM32单片机人脸识别检测

郑嘉侠 张雪 农焕宇

摘 要:随着当今社会高等教育的普及程度越来越高,出现了各种校园问题,虽然目前的高校都有各类的视频监控设备,但针对目前电子设备操作复杂的现状,开发新型、具有高性能的监控设施就变得意义非凡。在考虑成本方面,使用基于STM32单片机的监控设备具有较高的性价比,使用摄像头作为人像捕捉元件,采集实时的人像信息,经过单片机的处理,与原有数据库中数据进行对比,得出被检测人员是否为安全人员。

关键词:安防;STM32单片机;检测;人脸识别

随着当今社会高等教育的普及程度越来越高,几乎所有高校都是面向社会的开放性学校,然而就出现了各种校园问题,如:校园暴力、学生遭到社会人员的伤害等等。虽然目前的高校都有各类的视频监控设备,但校园安全事故仍然频频发生。因此,开发新型、具有高性能的监控设施就变得意义非凡。

1原理与设计

本系统主要由两部分组成:摄像头信息采集部分与单片机信息处理部分

1.1 系统硬件设计

(1)单片机选型

STM32系列基于专为要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式应用专门设计的ARM Cortex-M3内核。按内核架构分为不同产品:其中STM32F系列有:STM32F103“增强型”系列STM32F101“基本型”系列STM32F105、STM32F107“互联型”系列增强型系列时钟频率达到72MHz,是同类产品中性能最高的产品;基本型时钟频率为36MHz,以16位产品的价格得到比16位产品大幅提升的性能,是32位产品的最佳选择。

(2)单片机外设选择

显示屏:本次使用触摸屏,又称触控面板,它是一种把触摸位置转化成坐标数据的输入设备,根据触摸屏的检测原理,主要分为电阻式觸摸屏和电容式触摸屏。相对来说,电阻屏造价便宜,能适应较恶劣的环境,但它只支持单点触控(一次只能检测面板上的一个触摸位置),触摸时需要一定的压力,使用久了容易造成表面磨损,影响寿命;而电容屏具有支持多点触控、检测精度高的特点,电容屏通过与导电物体产生的电容效应来检测触摸动作,只能感应导电物体的触摸,湿度较大或屏幕表面有水珠时会影响电容屏的检测效果。

摄像头:采用鹰眼摄像头,其主要是由固定水平方向的高清摄像头和一个高清球机组成的监控结构。摄像头可以达到分辨率为2X4096X1800@ 30fps的监控效果。高清球机主要负责联动定位和自动跟踪功能,提供23倍光学变倍和16倍数字变焦,只要点击监控全景画面的任意个点,就可以实现监控画面的快速变倍并能捕获远处人、车、物等目标。

1.2 系统软件设计

(1)信息采集部分程序使用C语言编写,程序中主要包含了硬件的初始化、摄像头数据采集以及滤波、人脸数据的处理与数据发送。单片机对采集的数据进行初步的处理,摄像头采集到的图片与原有的设定值不同时会改变程序中的标志位。通过比较后得出其是否为外来人员,并且在程序中还为系统提供一定程度的容错性,提高了系统的稳定性。

(2)通过卷积和激活函数在低分辨率图像和高分辨率图像之间找到一个最佳的映射函数,通过该映射函数来重建图像。对于单张图像超分辨率重建任务,需要尽可能地从输入的低分辨率图像和卷积得到的特征图中提取到更多的信息,并且使提取到的信息在前向传播的时候尽可能地传递到网络后端,即保证信息流的传递。

*系统优化:将人脸检测的计算任务交给具有一定计算能力的终端处理,而服务器只负责人脸匹配和分发信息,此措施一定程度上解决了在同一个设备中计算压力过大的问题。并且将通信协议由TCP改为UDP,由于UDP没有拥塞控制,因此网络不会使源主机的发送速率降低,同时占用的系统资源较少,符合系统对实时性的要求。

2.结束语

本文介绍了一套基于STM32单片机的人脸识别安防系统,使用STM32单片机处理摄像头捕捉到的人脸信息采集人脸中的特征信息,并将信息传输到STM单片机中进行处理并与原有的人脸信息库进行比较。根据人脸识别框图位置确定人脸在监控画面的xy 坐标信息,根据该人脸的坐标与监控画面中心(0,0)的差值反馈给中央处理器,经过坐标差值与实际摄像头位置的权重数据转换。最后得出该检测的人员是否为人脸信息库内的人员。基于STM32单片机的人脸识别安防系统可应用在家庭、公司、学校、商场等场所的安防监控,给公众的生命财产安全提供更智能有效的保障。并且可为商场、公司提供人流的检测,更能方便进行商业数据分析。该智能监控系统填补了目前市场监控智能领域的空白,在监控、家庭安全隐患检测等方面有着极其重要意义。

参考文献:

[1] 许立荡.人脸识别技术在安防中的应用.

[2] 刘玮.无约束条件下的人脸识别方法研究 [D]. 成都: 电子科技大学, 2019.

[3] 韩金磊等.摄像头自动追踪系统研究与设计[J].科技创新导报,2017,1.

[4] 俞文静等.基于树莓派与OpenCV 的智能监控跟踪机器人系统设计与实现[J].现代计算机,2018,6.

[5] Simon Monk 蒙克.树莓派开发实战(第2 版)[M].北京:人民邮电出版社,2017,3.

基金项目:

北方民族大学2019年自治区级大学生创新创业训练计划项目阶段性成果,项目名称:智能人脸识别安防系统;项目负责人:郑嘉侠;项目编号:S2019-11407-005。

作者简介:

姓名(出生年、性别):郑嘉侠,1997,男,籍贯:广东揭阳,职称和学历:本科,研究方向或专业:电子信息。

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