人臉識(shí)別門鎖控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究范文

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【關(guān)鍵詞】卷積；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；TensorflowPython；樹莓派

1引言

隨著大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、云計(jì)算、5G等技術(shù)的不斷完善，人臉識(shí)別精度越來越高，識(shí)別速度越來越快，從“刷臉進(jìn)站”、“刷臉簽到”到“刷臉付款”，生活中的方方面面都可以看到人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。本設(shè)計(jì)創(chuàng)新地將人臉設(shè)別技術(shù)應(yīng)用到門鎖上，設(shè)計(jì)了智能人臉識(shí)別門鎖控制系統(tǒng)。

2智能人臉識(shí)別門鎖控制系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

智能人臉識(shí)別門鎖控制系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如圖1所示。本設(shè)計(jì)分為兩部分，首先在PC機(jī)上訓(xùn)練人臉識(shí)別模型，之后將訓(xùn)練好的模型導(dǎo)入到樹莓派中。采集模塊采集人臉照片后，樹莓派調(diào)用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行判斷，樹莓派識(shí)別成功之后向繼電器模塊發(fā)出命令，樹莓派通過控制繼電器的吸合來控制電磁鎖的開關(guān)，同時(shí)指示模塊提醒門鎖開否。

3人臉識(shí)別模型的設(shè)計(jì)

3.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方案本

設(shè)計(jì)采用的人臉識(shí)別模型是通過Tensorflow搭建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來實(shí)現(xiàn)的，所使用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要包括：輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層，具體結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

3.2各層設(shè)計(jì)

（1）輸入層為訓(xùn)練或者判斷輸入的人臉圖像，經(jīng)過采集模塊的照片被裁剪為64×64之后輸入到輸入層中，該層的輸出為64×64大小的二維張量。（2）卷積層就是輸入數(shù)據(jù)和卷積核進(jìn)行內(nèi)積運(yùn)算操作的層。在該層中，輸入的張量與卷積核進(jìn)行卷積運(yùn)算，卷積核提取張量的特征。（3）池化層又稱為下采樣，就是為了減少卷積層產(chǎn)生的特征圖的尺寸而存在的，進(jìn)而降低網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)、提高運(yùn)算速度和防止過擬合。（4）全連接層放在卷積層的末端，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前端提取的特征通過權(quán)值矩陣重新拼接成一個(gè)新的向量，在整個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，全連接層起到分類器的作用。（5）輸出層輸出為兩單元，使用似然函數(shù)計(jì)算每個(gè)單元的似然概率，輸出最大的概率作為判斷結(jié)果。

4系統(tǒng)各單元軟件設(shè)計(jì)

4.1主程序設(shè)計(jì)

系統(tǒng)上電之后，檢測攝像頭、觸摸開關(guān)、繼電器、記錄模塊是否正常，若所有模塊均正常則讓指示燈閃爍兩次后關(guān)閉。若所有模塊均正常，則當(dāng)按下觸摸開關(guān)時(shí)，樹莓派發(fā)出命令，控制指示燈閃爍三次，提示正在采集人臉照片；當(dāng)采集照片之后，調(diào)用識(shí)別模型判斷是否為特定人，若識(shí)別為特定人，則樹莓派向繼電器發(fā)送指令打開電磁鎖，同時(shí)藍(lán)色LED開始閃爍，提示電磁鎖已打開，延遲30秒后關(guān)閉電磁鎖并停止閃爍指示燈，之后把識(shí)別成功的人臉照片通過記錄模塊上傳到云服務(wù)器，等待下一次判斷。若識(shí)別為非特定人則繼電器不動(dòng)作，并將采集到的人臉照片上傳到服務(wù)器，指示燈閃爍兩次，等待下一次判斷。主程序流程圖如圖3所示。

4.2各子程序設(shè)計(jì)

4.2.1指示燈程序設(shè)計(jì)指示燈有五種工作狀態(tài)，分別是閃爍兩次、閃爍三次、一直閃爍、常亮和常滅。為了簡化程序，將點(diǎn)亮指示燈的操作編寫為閃爍函數(shù)，通過向函數(shù)中傳入不同的數(shù)值來表示指示燈不同的工作狀態(tài)。

4.2.2采集照片程序設(shè)計(jì)采集照片的程序比較簡單，只需不斷的掃描觸摸開關(guān)是否被按下，若觸摸開關(guān)按下，則樹莓派向攝像頭發(fā)送指令，采集照片保存到本地即可。

4.2.3繼電器（電磁鎖）程序設(shè)計(jì)電磁鎖需要12V的電源，因此通過繼電器來控制。控制繼電器的程序比較簡單，只需對繼電器的輸入端賦初值高電平即可，當(dāng)需要打開電磁鎖的時(shí)候就將繼電器的輸入端賦低電平，當(dāng)需要關(guān)閉電磁鎖的時(shí)候?qū)⒗^電器的輸入端賦高電平。

4.2.4記錄模塊設(shè)定云服務(wù)器的密鑰，人臉識(shí)別器識(shí)別成功之后，樹莓派發(fā)出命令，調(diào)用上傳傳片函數(shù)向云服務(wù)器上傳識(shí)別成功的照片，保存名稱格式為“success20190520131401.jpg”；當(dāng)識(shí)別失敗時(shí)，保存名稱格式為“fail2019052031402.jpg”。

5系統(tǒng)調(diào)試

功能測試時(shí)，樹莓派上電之后，指示燈閃爍兩次后關(guān)閉，表明系統(tǒng)各個(gè)模塊正常。按下觸摸開關(guān)后，指示燈閃爍三次開始采集照片，采集照片之后等待樹莓派調(diào)用模型進(jìn)行判斷，系統(tǒng)能正常識(shí)別特定人并且開鎖，實(shí)現(xiàn)了智能人臉識(shí)別門鎖控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，系統(tǒng)整體圖如圖4所示。但目前本設(shè)計(jì)受到樹莓派運(yùn)算速度的影響人臉識(shí)別速度較慢，在未來的設(shè)計(jì)中可嘗試使用運(yùn)算速度更快的控制器來解決識(shí)別速度慢的問題。

參考文獻(xiàn)

[1]黃文堅(jiān),唐源.Tensorflow[M].北京:電子工業(yè)出版社,2017.

[2]高揚(yáng),衛(wèi)崢.白話深度學(xué)習(xí)與Tensorflow[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2017:104.

[3]吳茂貴,王冬,李濤,等.Python深度學(xué)習(xí)基于Tensorflow[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2018:144-160.

作者：郭向星 田斐 單位：南陽理工學(xué)院電子與電氣工程學(xué)院