AI人脸识别测温一体机设计

一年好景君须记，最是橙黄橘绿时。这篇文章主要讲述AI人脸识别测温一体机设计相关的知识，希望能为你提供帮助。
1. 前言在AI人工智能发展应用的过程中，人脸识别技术得到了重用。目前在人脸识别相关的技术已经深入到生活方方面面。在公共安全、智能安防、手机认证等多个领域得到应用，比如: 通过人脸识别来解锁手机，通过人脸识别进入某些政务软件平台或是银行APP, 还是各大门店，超市使用的" 支付宝刷脸支付" 等等，这些应用大大方便了人们生活。
目前，因为新冠疫情防控的需要，人人出门都需要戴口罩，查验健康码和测量体温，在办公大楼门口、地铁口、小区门口、商场门口人流量都比较大，传统的人工测量体温方式，费时费力、效率比较低，而且人工近距离核验温度，易产生交叉感染风险。
当前文章就利用华为云提供的AI人脸识别接口+红外测温传感器MLX90614ESF(DCI)+瑞芯微RK3399完成AI人脸测温一体机设计，方便测量来往人员的体温，减轻防疫防控工作人员的负担。
实现的具体功能: 当检测到人脸时，就测量温度，并检测有没有带口罩；在显示屏上实时显示温度信息，如果温度超出设置值，会通过语音播报提示。如果人员没有戴口罩，会语音提示带口罩。

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2. 软硬件设计（1）核心板采用瑞芯微RK3399，运行ubuntu18.04 64位系统，编译器采用aarch64-linux-gcc。摄像头采用罗技的720p摄像头。

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（2）软件界面采用QT设计，在RK3399的ubuntu18.04系统里可以直接安装QT开发环境完成开发，也可以在PC机上交叉编译后将程序和相关库拷贝过来。

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（3）测温传感器采用MLX90614ESF(DCI)，这个是红外非接触式测温传感器，测量距离可达到1米左右，这个模块是IIC协议接口。

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3. 华为云人脸识别服务 3.1 开通人脸识别服务
官网地址: https://www.huaweicloud.com/product/face.html

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3.2 人脸识别接口功能
华为云提供的人脸检测可以对输入图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键点位置、人脸关键属性等信息。支持识别JPG、PNG、JPEG、BMP等格式的图片，上传图片时选择将图片转为Base64编码上传。
（1）接口请求方式: POST
（2）接口请求地址

格式: https://face.endpoint.myhuaweicloud.com/v2/project_id/face-detect示例: https://face.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v2/0e5957be8a00f53c2fa7c0045e4d8fbf/face-detect

（3）请求头的参数

"X-Auth-Token": "******"

X-Auth-Token字段是访问华为云的任何API接口都需要填，获取方法看这里： https://bbs.huaweicloud.com/blogs/317759 翻到2.3小节。

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（4）请求Body参数

image_base64字段: 存放Base64编码后的图片数据，大小不超过8MB，建议小于1MB。attributes字段：这个参数可以选择不填，不填就只是返回人脸的在图片里的尺寸位置。如果希望获取更多的属性列表，可以填下面之这些属性： 2：年龄 4：装束（帽子、眼镜） 6：口罩 7：发型 8：胡须 11：图片类型 12：质量 13：表情 21：人脸图片旋转角（顺时针偏转角度），支持0°、90°、180°和270°图片旋转。多个属性间使用逗号（,）隔开。

（5）响应参数

如果图像里没有人脸，返回的数据是这样的： "faces":[]如果没有填额外的属性，返回的数据是这样的： "faces": ["bounding_box": "top_left_x": 61, "top_left_y": 54, "width": 114, "height": 151 ]填了额外的属性，返回的数据是这样的： "faces": ["bounding_box": "top_left_x": 61, "top_left_y": 54, "width": 114, "height": 151 , "attributes": "age": 30, "dress": "glass": "none", "hat": "none" , "mask": "none", "hair": "short", "beard": "none", "phototype": "internet photo", "quality": "total_score": 0.62109375, "blur": 0.3359375, "pose": 0.266357421875, "occlusion": 0.330810546875, "illumination": 0.378662109375 , "expression": "type": "neutral", "probability": 0.9991200566291809 ]

3.3 调试接口
地址: https://apiexplorer.developer.huaweicloud.com/apiexplorer/debug?product=FRS&api=DetectFaceByFile
如果最开始想体验一下接口，了解参数的含义，可以先使用在线调试接口测试一下效果。
现在人脸检测的调试接口可以直接在网页上选择本地图片，不用再传bash64数据，测试更加方便。
【AI人脸识别测温一体机设计】

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4. 设计设备端程序 4.1 调用人脸检测接口

//人脸检测 void Widget::FaceCheck(QImage image)QString requestUrl; QNetworkRequest request; //存放图片BASE64编码 QString imgData; //设置请求地址 QUrl url; //人脸检测请求地址 requestUrl = QString("https://face.%1.myhuaweicloud.com/v2/%2/face-detect") .arg(SERVER_ID) .arg(PROJECT_ID); //设置数据提交格式 request.setHeader(QNetworkRequest::ContentTypeHeader, QVariant("application/json")); //将图片进行Base64编码 imgData = https://www.songbingjia.com/android/QString(toBase64(image)); //编码后的图片大小不超过2M //设置token request.setRawHeader("X-Auth-Token",Token); //构造请求 url.setUrl(requestUrl); request.setUrl(url); QString post_param=QString ("" "\\"image_base64\\": \\"%1\\"," "\\"attributes\\":%2" "").arg(imgData).arg("6"); //发送请求 manager-> post(request, post_param.toUtf8());

4.2 接口数据解析

if(function_select==6)//解析数据 QJsonParseError json_error; QJsonDocument document = QJsonDocument::fromJson(replyData, & json_error); if(json_error.error == QJsonParseError::NoError)//判断是否是对象,然后开始解析数据 if(document.isObject())QJsonObject obj = document.object(); //解析错误代码 if(obj.contains("faces"))QJsonArray face_arr=obj.take("faces").toArray(); for(int i=0; i< face_arr.size(); i++)QJsonObject object=face_arr.at(i).toObject(); if(object.contains("bounding_box"))QJsonObject obj1=object.take("bounding_box").toObject(); int top_left_x=0; int top_left_y=0; int width=0; int height=0; if(obj1.contains("top_left_x"))top_left_x=obj1.take("top_left_x").toInt(); if(obj1.contains("top_left_y"))top_left_y=obj1.take("top_left_y").toInt(); if(obj1.contains("width"))width=obj1.take("width").toInt(); if(obj1.contains("height"))height=obj1.take("height").toInt(); qDebug()< < "top_left_x:"< < top_left_x; qDebug()< < "top_left_y:"< < top_left_y; qDebug()< < "width:"< < width; qDebug()< < "height:"< < height; //属性 QString mask; if(object.contains("attributes"))QJsonObject obj1=object.take("attributes").toObject(); mask=obj1.take("mask").toString(); qDebug()< < "带口罩的状态:"< < mask;

4.3 token获取

void Widget::GetToken()//表示获取token function_select=3; QString requestUrl; QNetworkRequest request; //设置请求地址 QUrl url; //获取token请求地址 requestUrl = QString("https://iam.%1.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens") .arg(SERVER_ID); //自己创建的TCP服务器,测试用 //requestUrl="http://10.0.0.6:8080"; //设置数据提交格式 request.setHeader(QNetworkRequest::ContentTypeHeader, QVariant("application/json; charset=UTF-8")); //构造请求 url.setUrl(requestUrl); request.setUrl(url); QString text =QString("\\"auth\\":\\"identity\\":\\"methods\\":[\\"password\\"],\\"password\\":" "\\"user\\":\\"domain\\": " "\\"name\\":\\"%1\\",\\"name\\": \\"%2\\",\\"password\\": \\"%3\\"," "\\"scope\\":\\"project\\":\\"name\\":\\"%4\\"") .arg(MAIN_USER) .arg(IAM_USER) .arg(IAM_PASSWORD) .arg(SERVER_ID); //发送请求 manager-> post(request, text.toUtf8());

4.4 摄像头初始化

//查找系统可用摄像头 void Widget::Find_CameraNumber()//清空列表 ui-> comboBox_camera_number-> clear(); /*查找电脑当前可用摄像头*/ cameras = QCameraInfo::availableCameras(); if(cameras.count())for(int i=0; i< cameras.count(); i++)ui-> comboBox_camera_number-> addItem(tr("%1").arg(i)); ui-> pushButton_start_camera-> setEnabled(true); elseQMessageBox::warning(this,tr("提示"),"本机没有可用的摄像头!\\n" "软件作者:DS小龙哥\\n" "BUG反馈:1126626497@qq.com"); ui-> pushButton_start_camera-> setEnabled(false); /*摄像头没有启动时，按钮不可用*/ ui-> pushButton_find-> setEnabled(false); ui-> pushButton_delete-> setEnabled(false); ui-> pushButton_update-> setEnabled(false); ui-> pushButton_register-> setEnabled(false); //启动摄像头 void Widget::on_pushButton_start_camera_clicked()//摄像头启动标志 if(camera_flag) //如果摄像头已经启动一次，再次启动需要将之前的空间释放掉camera-> stop(); delete camera; ui-> horizontalLayout_2-> removeWidget(videoWidget); delete videoWidget; camera_flag=1; //标志摄像头已经启动一次//摄像头启动之后，就无法在重复启动 ui-> pushButton_start_camera-> setEnabled(false); /*创建摄像头对象，根据选择的摄像头打开*/ camera = new QCamera(cameras.at(ui-> comboBox_camera_number-> currentIndex())); /*构造捕获的对象*/ camera_image_capture = new QCameraImageCapture(camera); /*设置捕获的目的地*/ camera_image_capture-> setCaptureDestination(QCameraImageCapture::CaptureToFile); //设置截图输出、缓冲区格式、分辨 camera_image_capture-> setCaptureDestination(QCameraImageCapture::CaptureToBuffer); camera_image_capture-> setBufferFormat(QVideoFrame::PixelFormat::Format_Jpeg); //设置截图的图片尺寸 iamge_setting.setResolution(320,240); camera_image_capture-> setEncodingSettings(iamge_setting); //关联捕获的信号，发出捕获截图信号时，发出信号 connect(camera_image_capture,& QCameraImageCapture::imageCaptured,this,& Widget::processCapturedImage); /*配置摄像头捕获模式为帧捕获模式*/ camera-> setCaptureMode(QCamera::CaptureViewfinder); videoWidget = new QVideoWidget(); videoWidget-> setMinimumSize(320,240); //将摄像头显示窗口加入到布局中 ui-> horizontalLayout_2-> insertWidget(0,videoWidget); /*设置取景器显示*/ camera-> setViewfinder(videoWidget); /*启动摄像头*/ camera-> start(); /*摄像头启动时，按钮可用*/ ui-> pushButton_find-> setEnabled(true); ui-> pushButton_delete-> setEnabled(true); ui-> pushButton_update-> setEnabled(true); ui-> pushButton_register-> setEnabled(true);