智慧社區防疫門禁系統設計

謝鑫焱，祁晉東，楊 晨，楊 翔

(西藏大學 信息科學技術學院 電子信息系，拉薩 850011)

本研究設計核心是人臉識別、健康碼核驗、口罩識別。人臉識別技術在樹莓派4b上搭載環境，借助百度智能云，通過攝像頭，采集人臉信息，上傳至百度云進行對比，返回識別結果。健康碼識別在OpenMV攝像頭上實現，采用顏色和二維碼識別算法，對綠碼紅碼進行識別。口罩識別采用YOLO2網絡檢測算法，通過訓練后部署在K210攝像頭上進行識別。主要功能如下：對未佩戴口罩的人員進行口罩佩戴提醒；核驗人員健康碼信息為綠碼后進行人臉識別；對人員進行無接觸測溫，溫度過高會自動報警；對人員進行噴霧和無接觸雙手消毒。

1 人臉識別及健康碼識別的設計

在樹莓派4b上搭載人臉識別環境。先在百度智能云上錄入人臉信息，通過樹莓派4b攝像頭采集人臉信息，上傳至云端進行對比，最后返回一個識別結果(圖1)。

采用顏色識別和二維碼識別算法，通過調用OpenMV尋找色塊函數，設置顏色閾值，找到色塊后用矩形框出來，完成健康碼識別。圖2為OpenMV攝像頭，圖3為健康碼識別結果。

圖1 人臉識別流程圖Fig.1 Flow chart of face recognition

圖2 OpenMV攝像頭Fig.2 Open MV camera

圖3 健康碼識別結果Fig.3 Results of health code recognition

2 口罩識別的設計

采用基于YOLO2的人臉口罩識別模型,訓練集收集了大約10 000張不同的圖片，使用Image_tool，將數據集分辨率轉換為224×224，使用vott對轉換后的數據集進行標注。標注類型為mask、no_mask兩類。使用云端訓練方式訓練一個用于人臉口罩識別的YOLO2模型，輸出一個smodel文件，將該模型文件下載到 K210處理器FLASH中。K210會將 smodel 轉換為識別模型并將訓練好的參數加載到KPU中，對輸入的人臉圖像進行卷積運算，通過YOLO2口罩識別模型，識別人臉口罩。K210識別置信度可達到80%以上(圖4、圖5)。

圖4 進行未佩戴口罩識別Fig.4 Recognition of not wearing mask

圖5 進行口罩佩戴識別Fig.5 Recognition of mask wearing

3 系統模型

3.1 系統硬件設計

硬件由K210處理器、樹莓派4b處理器、OpenMV攝像頭、STM32單片機、舵機、紅外測溫傳感器、超聲波傳感器、紅外傳感器、水泵、霧化模塊、語音播報模塊、數碼管組成，系統主要通過K210處理器對行人進行口罩佩戴檢測，當行人未佩戴口罩時，語音播報模塊會發出請佩戴口罩的語音提示。其余信息檢查流程通過OpenMV攝像頭對人員健康碼進行核驗、無接觸測溫，并在數碼管上顯示溫度，當以上兩個信息無異常，將會打開樹莓派4b上的CSI攝像頭采集人臉信息，通過百度云進行對比。如果對比成功，將會控制舵機打開門禁，同時發出相應的語音提示，最后在以上信息核驗完成后，人員走到消毒區經超聲波感應，通過霧化消毒模塊進行霧化消毒，雙手伸至消毒區消毒液會自動噴灑至雙手，實現全身消毒。人臉識別、健康碼核驗及無接觸測溫端如圖6所示，口罩識別端如圖7所示，無接觸消毒端如圖8所示。

圖6 人臉識別、健康碼核驗及無接觸測溫端Fig.6 Face recognition, health code verification and non-contact temperature measurement

圖7 口罩識別端Fig.7 Mask recognition end

圖8 無接觸消毒端Fig.8 Non-contact disinfection end

樹莓派4b主控板：樹莓派4b主控板擁有四核64位ARMCortex-A72，主頻達1.5 GHz，擁有4 GB內存、2個USB 2.0和2個USB 3.0 接口、1個5.0藍牙。樹莓派支持很多操作系統，可滿足本項目的開發。

K210處理器：口罩識別采用嘉楠科技K210處理器，有著雙核64位CPU處理器，內置FPU、KPU、FFT加速器，板載OV2640攝像頭。其特點為芯片架構中包含了1個自研的神經網絡硬件加速器KPU，可以高性能地進行卷積神經網絡運算。

OpenMV攝像頭：OpenMV是一款功能強大的機器視覺模塊。OpenMV 攝像頭以STM32H7為核心，集成了OV7725攝像頭芯片，方便開發者使用Python進行編程。OpenMV 攝像頭在該設計的主要功能為核驗健康碼信息，并通過串口通信發送指令至樹莓派4b。

STM32單片機：STM32F103ZET6 單片機具有 32 位基于ARM核心的微控制器及2個基本定時器、4個通用定時器、2個高級定時器、3個SPI、2 個IIC、5個串口、1個 USB、3個12位 ADC、1個12位DAC及112個通用IO口。通過該單片機實現無接觸消毒端各個模塊的控制。

紅外測溫模塊：MLX90614是一款無接觸的紅外測溫傳感器，集成了紅外探測熱電堆芯片與信號處理專用集成芯片。由于集成了低噪聲放大器、17位ADC和強大的DSP處理單元，使得高精度和高分辨度的溫度計得以實現。使用MLX90614模塊與數碼管結合，實現防疫系統的無接觸測溫。

3.2 系統軟件設計

人臉識別、健康碼核驗及無接觸測溫端：該部分的設計將樹莓派4b作為系統的主控，將自己的健康碼信息放入識別區進行識別。若為綠碼，將進行測溫。溫度如果正常，將打開攝像頭采集人臉信息，經過百度云對比成功之后，門禁將會開啟(圖9)。

圖9 主程序軟件流程圖Fig.9 Flow chart of main program software

口罩識別端：當行人走到口罩識別區時，加載至K210上的口罩識別模型將會通過攝像頭采集信息，對未佩戴口罩的行人進行口罩佩戴的提醒(圖10)。

圖10 口罩識別軟件流程圖Fig.10 Flow chart of mask recognition software

無接觸消毒端：使用STM32單片機作為主控，當測得行人距離超聲波10 cm時就會讓霧化消毒模塊噴出霧化消毒液，對行人進行表面消毒。當行人雙手伸至紅外傳感器1 cm的位置，水泵將會開啟，噴灑出液體消毒液，對雙手進行消毒(圖11、12)。

圖11 霧化消毒Fig.11 Atomization disinfection

圖12 雙手消毒Fig.12 Disinfection of hands

3.3 整體測試結果

經測試，該防疫系統可識別人臉信息，核驗健康碼信息，對未佩戴口罩的人進行口罩佩戴提醒，并進行無接觸測溫和消毒(圖13)。

圖13 系統實物圖Fig.13 System physical diagram

4 結束語

提出的智慧社區防疫門禁系統，可實現無人化防疫，做到無人化進行人臉識別、藏易通健康碼核驗、口罩識別、無接觸測溫和消毒。這種方式可減少交叉感染風險，減少人工對各類信息核驗時的疏漏，適合廣泛用于公共場合。