树莓派人体检测控制系统

作者: pcwl324
上传时间为: 2018-06-22 08:43 AM
2018-06-22
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   人体检测控制系统是通过各种传感器采集外界环境信息,如超声波测距,红外避障,红外人体热释电,激光雷

达,摄像头采集等一系列环境感知传感器进行外界环境采集,然后在cpu,gpu,mup等处理器上进行处理,采用模式

识别,机器学习上相关分类器进行数据分类判决,然后通过红外、蓝牙、wifi等进外设控制,目前广泛运用于智能

家居控制系统。

一、编译安装opencv,opencv是一个图像处理专用的函数库,便于进行数字图像处理。

参考[Optimizing OpenCV on the Raspberry Pi - PyImageSearch](https://www.pyimagesearch.com/2017/10/09/optimizin...

sudo apt install build-essential cmake pkg-config

sudo apt install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng-dev

sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev

sudo apt install libxvidcore-dev libx264-dev

sudo apt install libgtk2.0-dev libgtk-3-dev

sudo apt install libcanberra-gtk*

sudo apt install libatlas-base-dev gfortran

sudo apt install python2.7-dev python3-dev pylint pylint3

为避免编译时虚拟空间内存不足,需要加大交换分区

sudo nano /etc/dphys-swapfile

# 将CONF_SWAPSIZE改为1024

sudo /etc/init.d/dphys-swapfile stop

sudo /etc/init.d/dphys-swapfile start

mkdir opencv-3.3.1

cd opencv-3.3.1

git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git

cd opencv_contrib

git checkout 3.3.1

mkdir build

cd build

cmake  ../opencv

make -j2

sudo make install

三、编译安装 raspicam ,rapicam函数库是树莓派专用的的摄像头驱动库,便于进行数据采集

cd ~

git clone https://github.com/cedricve/raspicam

cd raspicam

mkdir build

cd build

cmake ..

make -j4

sudo make install

sudo ldconfig

、交叉编译环境配置

有时在树莓派上开发调试产不方便,因此可采用交叉编译,这里我们是用c++进行开发,以下作为简要介绍:为方便开发,在windows上安装vmware虚拟机,安装ubuntu16.04 ,在ubuntu系统上安装eclispe ,在eclispse上安装c++编译环境,下载并安装gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-raspbian 编译器,打开eclispe,新建c++工程项目,并用gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-raspbian对工程项目进行编译,远程连接树莓派,将编译生成的可执行文件导入到树莓派系统,则可执行运用程序,并可同时进行远程连接,由于这部分详细内容篇幅较长,而网上参考资料也比较多,因此这里就简要介绍交叉编译所需内容。详细内容请参考其它大神博客。

五、人体识别检测

这一部分所涉及内容专业较深,因此也是简单介绍一下思路。

人体检测算法各类繁多,关于这方面研究较多的是基于HOG-LBP特征融合人体检测方法,本文基于opencv,通过提取HOG和LBP特征加于融合,得到人体头肩轮廓和纹理,SVM训练模型采用Caltech数据集,Caltech提供有相应MATLAB计算机视觉工具箱,方便处理样本和训练模型。将前面采集的图像特征送入支持向量机SVM进行判决,得到人体检测具体实验结果。

六、测试结果

      测试过程:为保密起见,本人没有采用具体

人物进行识别,而是通过百度,打开带有人物头像的合照,运行程序,通过树莓派摄像头对图片中的人物进行识别统计,并进行分析。

1、正常测试:人数统计并标定正确

错误测试:

检测错误处的头像与背景颜色接近,难于区分。可能采集光线照度不好,在实际情况中相应错误率大大减小。

七、树莓派懒性能监测

温度测试:

cat /sys/class/thermal/thermal_zone0/temp

测试温度为:81.668度

为提高树莓派工作性能和使用寿命,最好加上散热片和散热风散。

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