基于樹莓派的智能家居系統的設計與開發

王譽霖，趙雪萍

（1.武漢紡織大學 計算機與人工智能學院，湖北 武漢 430200；2.濟南大學泉城學院 智能工程學院，山東 煙臺 265699）

0 引言

智能家居就是通過互聯網技術的強大加持，使傳統的住所變得更富人性化和智能化，它是在傳統的居住功能上進行再開發、再擴展。如今，我國已十分注重環境保護和能源節約，早在2017年就明確提出大力發展綠色建筑，要求智能化管控資源、發展環境監測及能源系統[1]。因此智能家居的普及將會逐步實現，與千家萬戶建立起科技賦能的生活新常態。但是行業目前確實也存在“為科技而科技”的現象，層出不窮的花哨產品不僅沒能迎合大眾，反而使人質疑它存在的意義；其次，產業發展受限的另一個重要因素是交付成本過高，不論是設備還是服務器的購買、安裝、維護，這些高昂的成本使得大多用戶望而卻步[2]。本文為滿足中低消費水平用戶，將低成本的設備與技術服務相整合，幫助用戶更加合理地安排時間、節約能源、提高生活效率，讓生活變得更智能、更環保、更高效。

1 方案設計

1.1 系統設計思路

本文利用樹莓派將傳統家居與物聯網等技術結合起來，通過物美價廉的信息采集設備與近似免費的技術服務，使得預算成本極大地降低，并且使用諸如語音、網站等交互方式，讓用戶更加便利地管控個人住所。基于以上論述，本系統能夠大幅降低智能家居的使用門檻及成本，可以用更低的成本在保有較完善功能的前提下，獲得更好的生活體驗。

1.2 系統總體設計

如圖1所示，系統采用了物聯網工作委員會提出的三層結構設計，感知層的其一使用CSI攝像頭采集人臉圖像；其二使用Python爬蟲技術爬取網絡資源；其三依靠可燃氣、溫濕度等傳感器采集住所數據；其四使用話筒采集用戶的語音信息，一起來為應用層打下數據基礎。在通信層的部署中使用無線網絡技術與內網穿透技術，實現不同網絡環境下的通信。在應用層中，得益于傳輸層的服務，我們可從外網訪問住所綜合服務網站（Home Comprehensive Service Website，HCSW）、Mjpg-Streamer Web Monitor（MSWM）平臺和七牛云平臺來完成系統的訪問或控制；再由感知層采集的圖像信息，傳遞給分類、識別器進行人臉特征的采集、標記、訓練、比對，同時上傳云端，最后由反饋模塊完成決策。

圖1 系統的設計架構

其中HCSW是我們使用Flask與LayUI框架自行開發的網站服務，它將系統的幾乎所有功能整合到web端，在實際應用中系統完成了B/S架構與網絡穿透技術相結合的模式，即外網可以直接免費訪問在本地服務器上運行的Flask服務，進而實現整個家居設備的編排管理，極大地方便了客戶的日常使用與管理員的更新維護；MSWM是已公開的視頻流服務平臺，只要你的帶寬足夠，你便可以實時地觀看正在拍攝的畫面；七牛云是免費的數據托管服務平臺，提供了數據的統計審查與在線下載，方便了影像等數據的回看或取證。

2 系統功能概述

2.1 語音技術與用戶交互

語音識別技術本質上是一種模式匹配過程，是機器通過識別和理解過程把語音信號轉變成相應的文本或命令的技術[3]。該模塊是基于百度AI開放平臺來完成功能的組建與產品賦能，將數據通過邏輯控制加以信息化處理后，以語音的形式“呈現”。因為“說”這種動作不僅擁有良好的便捷性，而且顯著地增強了用戶體驗并降低了使用門檻。利用語音識別技術，可以拓寬產品功能和智能化配置策略；利用語音合成技術，可以根據用戶個性化的需求期望，實現交互應用，如口令控制、信息播報等[4]。本系統通過USB免驅麥克風獲取用戶輸入，當聽到“你好，管家”，即喚醒待命模式，后續根據用戶的實際指令完成操作。

2.2 GPIO編程擴展

在樹莓派上提供了40 PIN的一組GPIO（General Purpose Input/Output）接口，通過其中的28個可供編程使用的接口連接各類傳感器模塊，通過后臺自運行的腳本控制，實現采集、讀取、保存、上傳數據，遠程用戶可以查看住所情況，并進行操作[5]。其中主要包含：（1）MQ-2可燃氣檢測，它的主要材料是二氧化錫，對可燃氣體很敏感，可連續使用且穩定性好；（2）DHT11溫濕度檢測，它使用專門的數字模塊采集以及溫濕度傳感技術，具有良好的可靠性與穩定性[6]，抗干擾能力強且價格低廉[7]；（3）驅動與舵機控制窗戶的開關，通過多次實驗來確定多種脈沖寬度調制PWM（Pulse Width Modulation）的占空比、角度等關鍵參數，一般在語音命令或燃氣檢測超出安全閾值的情況下觸發；（4）GP2Y0A710K0F紅外起夜燈；（5）以及電器控制，像電視、空調默認通過紅外指令集采用紅外信號進行控制，設置驅動程序發射已錄制的紅外信號進行控制[8]。

2.3 網絡爬蟲技術

為進一步提升用戶體驗，如圖2所示，本文使用了基于Python的爬蟲技術來監測當地的空氣質量、風速、紫外線、穿衣推薦和活動建議等參考數據，用戶可提前做出應對措施。不止于此，我們還進行了拓展服務，如通過語音交互完成熱點新聞、限時優惠提醒、睡前故事、脫口秀、講座公告、演唱會通知等信息的播報。

圖2 Python爬蟲流程圖

2.4 網絡服務設計

系統的網絡服務主要包含了云端數據管理服務、HCSW服務和隧道通信服務。它基于“蜻蜓映射”實現無成本的內網穿透，即通過端口映射創建一條“通信隧道”，為遠程訪問與視頻監控提供了通訊支持，達成用戶對應用層的輕松訪問，如圖3所示的效果與地址欄。

圖3 MSWM（左）和HCSW（右）

2.5 安防子系統設計

安防子系統分為主動和被動防護。在主動防護中，用戶可隨時根據系統提供的遠程服務觀測住所情況；在被動防護中，系統依據指令自主警戒，有任何異常情況會第一時間警告并通知，如圖4所示。例如，人臉的檢測與識別，使用基于Haar特征的級聯分類器的目標檢測方案最早是Paul Viola和Michael Jones提出的一種高效目標檢測方法[9]。本文在此基礎上改用Haar Extended特征，結合積分圖算法提升了檢測性能，利用Adaboost算法級聯強分類器[10]，然后將判定為人臉的區域通過矩形截取，并將安全策略組成員的臉部信息進行標記，未標記的人臉判定為“陌生人員”，隨后將住戶成員的面部信息使用LBPH算法提取直方圖特征并保存到yaml文件中，作為識別對比之用——若當前檢測的特征與已保存特征一致[11]，系統保持一般工作狀態，反之，在多次匹配失敗后進行語音警告與郵件提醒。

圖4 安防系統工作模式概述

3 系統功能實現與測試

3.1 管家子系統的實現與測試

管家子系統涵蓋了網絡爬蟲、語音交互、GPIO編程所包含的多項服務。其中大部分的功能，用戶可根據個人生活習慣設置提醒時間與頻次，這里僅展示小部分效果，如圖5所示，考慮到用戶不在家無法收聽語音播報的情況，系統獲取來自糅合了多個模塊的數據（其中室內數據可以包括安防系統情況），以文本和生成音頻文件的方式呈現給用戶，而且可以根據用戶喜好調整語速、語調，甚至挑選語音包。

圖5 環境與新聞播報

3.2 安防子系統的實現與測試

一系列可靠實驗的結果表明，系統可以較穩定地識別出住所成員，同時顯示當前人臉的標簽信息與識別概率，如圖6所示，通過改進，系統識別概率顯然得到了提升。可增加樣本采集數量、修改圖像比例因子、調整圖像鄰近數、結合DBN（Deep Belief Network）提升魯棒性[12]等手段進一步改善識別精度與魯棒性。

圖6 面部圖像的采集與標記（左）和訓練成果（右）

4 結語

本文以樹莓派作為開發平臺與核心部件，依照系統的設計規劃，首先完成了感知層數據資源的采集工作，隨后依靠傳輸層的網絡服務，實現系統隨時隨地的多途徑訪問與控制服務，最后在前面工作的鋪墊與保障下，實現了系統應用層的服務落地。本系統汲取前人的智慧與教訓，提出了我們的方案，并通過一系列實驗完成改進，最終將更多的功能模塊匯聚為性能較為穩定、實施成本較低、可行性與應用性較強的智能家居系統。它充分利用現有的網絡資源與技術支持，實現幾乎零資金投入。其中的技術支持較為成熟，可靠性高，具有卓越獨特的性價比，因此更加能夠激發我國中低端用戶的消費潛力。綜上所述，本文實現了預期的目標與初衷。