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    一種基于樹莓派的口罩自動(dòng)檢測(cè)裝置

    2022-02-19 01:31:28張麗艷趙藝璇李林
    關(guān)鍵詞:服務(wù)端樹莓舵機(jī)

    張麗艷,趙藝璇,李林

    (大連交通大學(xué) 計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院,遼寧 大連 116028)①

    此次新型冠狀病毒的出現(xiàn)給民生、經(jīng)濟(jì)、貿(mào)易等方面都帶來了前所未有的重創(chuàng),口罩作為阻斷病毒傳播的有效手段在此次抗擊疫情中起到了至關(guān)重要的作用.目前商場(chǎng)、藥店、飯店等都已經(jīng)開放,但是這些公共場(chǎng)所大都有必須佩戴口罩才能入內(nèi)的要求.公共場(chǎng)所客流量大,單純靠人工來檢測(cè)如此大人流量是否佩戴口罩并不現(xiàn)實(shí),因此需要尋求一種可以自動(dòng)檢測(cè)是否佩戴口罩的設(shè)備.

    本文設(shè)計(jì)了一款可以自動(dòng)檢測(cè)顧客是否佩戴口罩的設(shè)備,并模擬控制門的開關(guān).以樹莓派作為主控制系統(tǒng),應(yīng)用超聲波傳感器檢測(cè)是否有人出現(xiàn)在指定區(qū)域,并控制攝像頭自動(dòng)拍照,將圖片成功傳輸給服務(wù)器端之后,LED燈亮起,并在服務(wù)端進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),檢測(cè)到佩戴口罩,舵機(jī)控制閘門的開啟、關(guān)閉,檢測(cè)到未佩戴口罩,裝置不開啟.

    1 總體方案設(shè)計(jì)

    本文設(shè)計(jì)了基于樹莓派的口罩檢測(cè)系統(tǒng),可以放置在一些必須要佩戴口罩的公共場(chǎng)合門口,在一定區(qū)域內(nèi)自動(dòng)檢測(cè)行人是否佩戴口罩,并控制閘門的開關(guān),以減少工作人員的工作強(qiáng)度.本系統(tǒng)以樹莓派[1]為核心控制模塊,外接攝像頭、超聲波傳感器、SG90舵機(jī)、LED燈.主要工作過程為服務(wù)端(用戶PC)首先發(fā)送可以接收數(shù)據(jù)的信息給客戶端(樹莓派),隨后客戶端通過攝像頭模塊和超聲波傳感器對(duì)目標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,隨后將數(shù)據(jù)信息無線傳輸給服務(wù)端,傳輸成功LED燈亮起,隨后在服務(wù)端通過SSD方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),檢測(cè)完成后將結(jié)果反饋給客戶端通過程序控制舵機(jī)的開關(guān),控制過程為檢測(cè)到口罩執(zhí)行先開門后關(guān)門的操作,未檢測(cè)到口罩則不開門.圖1所示為系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖.

    圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

    2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

    本文選擇“Raspberry Pi 4B”為控制處理器[2-3],樹莓派采用Python進(jìn)行編程,使用Linux和Windows系統(tǒng)為操作系統(tǒng)的ARM微機(jī)主板開發(fā),以SD / MicroSD卡為內(nèi)存硬盤.具有40個(gè)GPIO驅(qū)動(dòng)接口以連接更多硬件,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體功能.在進(jìn)行工作前需要對(duì)樹莓派進(jìn)行基礎(chǔ)配置[4].本系統(tǒng)在硬件設(shè)計(jì)部分主要包括攝像頭模塊、超聲波傳感器、LED燈和舵機(jī).運(yùn)用超聲波傳感器檢測(cè)顧客是否出現(xiàn)在閾值區(qū)域內(nèi),如檢測(cè)到區(qū)域內(nèi)有人則運(yùn)用攝像頭進(jìn)行拍照;LED燈亮表示數(shù)據(jù)從客戶端向服務(wù)端傳輸成功;SG90舵機(jī)模塊進(jìn)行開、關(guān)控制.

    2.1 攝像頭模塊

    本系統(tǒng)使用樹莓派專用500萬像素廣角攝像頭對(duì)目標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集即拍照,以O(shè)penCV作為拍照模塊處理圖像的主要工具.攝像頭含有OV5647感光芯片,靜態(tài)圖片分辨率為2 592 dpi×1 944 dpi,支持1080p30,720p60以及640×480p60/90視頻錄制.

    2.2 LED模塊

    本系統(tǒng)使用LED燈指示樹莓派拍攝照片已成功傳輸給服務(wù)端進(jìn)行圖像處理.LED燈正極連接樹莓派GPIO端口的BCM21,控制燈的亮滅,LED負(fù)極連接樹莓派的接地端口GND.使用LED模塊的流程為先默認(rèn)LED燈熄滅,待文件傳輸完成后燈亮1s后熄滅,此程序可隨著文件傳輸重復(fù)執(zhí)行.

    2.3 超聲波傳感器

    本系統(tǒng)選擇HC-SR04超聲波傳感器作為檢測(cè)顧客在設(shè)定閾值區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)從而可以調(diào)用攝像頭進(jìn)行拍照的模塊.超聲波傳感器具有穩(wěn)定的性能,可以準(zhǔn)確地測(cè)量距離和小目標(biāo),可適用于機(jī)器人躲避障礙物、物體范圍、水位感知及公共安全領(lǐng)域[5].HC-SR04模塊有VCC、GND、Trig(控制端)和Echo(收信端)的四個(gè)接口.VCC是5V電源,GND接地,Trig是控制終端觸發(fā)信號(hào)輸入,在本系統(tǒng)中用GPIO口的BCM20號(hào)控制,Echo為接收端等待回響信號(hào)輸出,在本系統(tǒng)中用GPIO口的BCM16號(hào)控制.超聲波測(cè)距模塊的工作原理大致分為以下四個(gè)步驟:

    (1)觸發(fā)信號(hào):觸發(fā)Trig端口給至少10 us的高電平信號(hào)用于測(cè)距;

    (2)模塊內(nèi)部:發(fā)送8個(gè)40 kHz的方波自動(dòng)檢測(cè)返回信號(hào);

    (3)輸出回響信號(hào):返回信號(hào)觸發(fā)Echo輸出一個(gè)高電平,輸出測(cè)試距離如式(1)所示;

    (1)

    (4)設(shè)定閾值:想要檢測(cè)固定區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)的目標(biāo)需要設(shè)定一個(gè)閾值范圍,并將其與拍照模塊相連接,如檢測(cè)到閾值范圍內(nèi)的目標(biāo)則觸發(fā)拍照,本系統(tǒng)設(shè)定閾值為0.3~0.5 m.當(dāng)控制端發(fā)出高電平,就在接收端等待輸出,當(dāng)接收到輸出信號(hào)則開始計(jì)時(shí),當(dāng)檢測(cè)到的輸出信號(hào)由高電平變?yōu)榈碗娖綍r(shí)停止計(jì)時(shí),利用時(shí)間差代入公式即可算出距離,設(shè)定固定距離閾值并連接拍照模塊可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)對(duì)出現(xiàn)在閾值內(nèi)的目標(biāo)拍攝照片.

    2.4 舵機(jī)

    本系統(tǒng)使用SG90伺服馬達(dá)作為仿真裝置開關(guān).伺服馬達(dá)又稱舵機(jī),是一種可以變化角度且可以保持的控制系統(tǒng).SG90舵機(jī)有三個(gè)引線接口,分別是紅線電源VCC,黑線接地GND,黃線控制線使用PWM脈沖寬度調(diào)制技術(shù),該系統(tǒng)用GPIO端口BCM17控制.在伺服器內(nèi)部,以20 ms的主周期和50Hz的頻率生成標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)作為基準(zhǔn)電路,由微處理器生成的PWM信號(hào)進(jìn)入到舵機(jī)并產(chǎn)生直流偏置電壓,從而控制伺服器的順向和逆向旋轉(zhuǎn).該系統(tǒng)使用180°舵機(jī),生成PWM信號(hào),脈沖寬度在0.5~2.5 ms之間[6-7].平滑齒輪的控制信號(hào)是PWM信號(hào),需要通過改變占空比從而改變舵機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度,其中占空比表示高電平所占周期電平周期的比例.本系統(tǒng)執(zhí)行代碼使舵機(jī)從0°旋轉(zhuǎn)到180°,每次旋轉(zhuǎn)10°,實(shí)現(xiàn)緩慢開關(guān),轉(zhuǎn)動(dòng)角度用占空比控制,從2.5%~12.5%設(shè)定旋轉(zhuǎn)角度為0°~180°,在20 ms周期后結(jié)束.要實(shí)現(xiàn)運(yùn)用PWM控制舵機(jī)旋轉(zhuǎn)固定角度需要將一個(gè)周期20 ms分為兩次中斷執(zhí)行,分別是高電平持續(xù)時(shí)間為0.5~2.5 ms的短定時(shí)中斷以及一次長(zhǎng)定時(shí)中斷.通過改變高電平持續(xù)時(shí)間及占空比控制舵機(jī)旋轉(zhuǎn)角度,從而達(dá)成本系統(tǒng)模擬自動(dòng)門開關(guān)的目的.

    3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

    本文系統(tǒng)在軟件部分通過套接字socket建立客戶端樹莓派與服務(wù)端計(jì)算機(jī)的聯(lián)系實(shí)現(xiàn)了信息傳輸,并將接收到的客戶端傳輸圖片應(yīng)用SSD目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行戴口罩與未戴口罩兩類檢測(cè).軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示,首先需要客戶端通過超聲波傳感器持續(xù)監(jiān)測(cè)與障礙物的距離,設(shè)定閾值為0.3~0.5 m,在此范圍內(nèi)觸發(fā)客戶端樹莓派攝像頭拍照,否則不拍照;隨后通過socket無線傳輸將所拍攝圖片傳輸給服務(wù)端,傳輸完成LED燈亮起;在服務(wù)端通過SSD目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)圖像進(jìn)行是否佩戴口罩的檢測(cè)并將結(jié)果反饋給客戶端;最后在客戶端設(shè)定程序,如識(shí)別結(jié)果為佩戴口罩則控制舵機(jī)先正向、后反向各旋轉(zhuǎn)90°表示閘門裝置的開啟和關(guān)閉,如識(shí)別結(jié)果為未佩戴口罩則舵機(jī)不工作,閘門裝置保持關(guān)閉狀態(tài).

    圖2 軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    3.1 數(shù)據(jù)集建立

    本文系統(tǒng)從網(wǎng)絡(luò)中搜集了戴口罩與未戴口罩的正面人臉圖片共1 651張.從中隨機(jī)選取1 000張圖片作為訓(xùn)練集, 551張圖片作為驗(yàn)證集,100張圖片作為測(cè)試集,并對(duì)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集樣本利用labelImg圖像標(biāo)注工具進(jìn)行人工標(biāo)注并制作成所需.xml格式.本系統(tǒng)將目標(biāo)類別分為兩類進(jìn)行標(biāo)注,分別是戴口罩類別mask及未戴口罩類別face.

    3.2 SSD目標(biāo)檢測(cè)算法

    本文在服務(wù)端檢測(cè)是否佩戴口罩使用了主干網(wǎng)絡(luò)為mobilenet的SSD目標(biāo)檢測(cè)算法,MobileNet-SSD的網(wǎng)路結(jié)構(gòu)是在SSD網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上改進(jìn)的,將主干網(wǎng)的VGG16替換成MobileNet,去掉了主干網(wǎng)MobileNet 最后的全局平均池化、全連接層和softmax層,在MobileNet網(wǎng)絡(luò)的最后卷積層conv13的后面增加了八個(gè)卷積層,并抽取其中的四層分別是conv14_ 2、conv15_ 2、conv16_ 2、conv17_2和MobileNet原網(wǎng)絡(luò)中的conv11、conv13層,用于目標(biāo)檢測(cè)的分類和定位.MobileNet-SSD網(wǎng)絡(luò)與SSD網(wǎng)絡(luò)相比,雖然檢測(cè)準(zhǔn)確率略微下降,但是參數(shù)量由33.1×106下降到6.8×106,有較為明顯的輕量級(jí)、低延遲的特點(diǎn),在本文應(yīng)用背景中有較大的優(yōu)勢(shì)[8-9].

    本系統(tǒng)輸入為大小是 300 ×300 的圖像,首先經(jīng)過一層標(biāo)準(zhǔn)卷積,其次將特征圖輸入到13層修正后的深度可分離卷積,具體操作為先通過卷積核為3×3的 Depthwise 卷積操作得到輸出特征圖,再利用卷積核為1×1的 Pointwise 卷積操作進(jìn)行各通道的特征融合得到輸出.候選框的回歸和目標(biāo)分類利用MobileNet 最后兩個(gè)卷積層的輸出以及新添加的四個(gè)卷積層實(shí)現(xiàn),最后利用非極大抑制輸出最終預(yù)測(cè)框[10-11].圖3所示為MobileNet-SSD結(jié)構(gòu).

    圖3 MobileNet-SSD網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    4 系統(tǒng)測(cè)試及結(jié)果分析

    本文系統(tǒng)應(yīng)用SSD目標(biāo)檢測(cè)算法判斷顧客是否佩戴口罩,訓(xùn)練過程中在手動(dòng)標(biāo)注的訓(xùn)練集與驗(yàn)證集共1 551張圖片檢測(cè)兩類分別是戴口罩與不戴口罩的模型mAP值達(dá)到97.21% ,可以看出模型檢測(cè)效果十分優(yōu)秀,可以應(yīng)用到本系統(tǒng)對(duì)客戶端傳送給服務(wù)端的圖片進(jìn)行是否佩戴口罩的檢測(cè).

    5 結(jié)論

    本文應(yīng)用客戶端樹莓派與服務(wù)端計(jì)算機(jī)運(yùn)用軟硬件交互的方法實(shí)現(xiàn)了口罩檢測(cè)并模擬自動(dòng)門功能.應(yīng)用超聲波傳感器實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)閾值范圍內(nèi)出現(xiàn)的人,運(yùn)用SSD目標(biāo)檢測(cè)算法得到了一個(gè)很好的檢測(cè)效果,系統(tǒng)基本實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)顧客是否佩戴口罩并通過舵機(jī)模擬門的開關(guān)功能.

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