基于树莓派的智能追踪摄像头设计:实现实时人脸识别与舵机追踪

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本篇论文《基于树莓派的智能追踪摄像头设计》聚焦于智慧城市背景下安防技术的发展与应用,特别是针对智慧安防中的智能监控需求。作者黄日超,专业班级电子1501,隶属于信息工程学院,由讲师郑丽君指导,旨在解决当前监控摄像头数量激增而人力监控效率低下的问题。该设计选择树莓派作为核心处理器,搭载Linux操作系统,利用Python语言结合UDP传输、编码和函数式编程技术,以及Py库如OpenCV、RPi.GPIO、time和socket等,实现了高效的实时人脸检测与追踪。 论文的关键技术包括: 1. 树莓派:作为一种小型、低成本的单板计算机,树莓派以其强大的计算能力作为智能追踪摄像头系统的基石,提供了稳定且易于扩展的硬件平台。 2. Linux系统:作为底层操作系统,Linux为树莓派提供了稳定的操作环境和丰富的软件支持,便于开发和管理。 3. 占空比(舵机):通过双轴舵机,摄像头能够实现云台的灵活转动,从而实现对目标的精确追踪。舵机的控制是关键技术之一,需要利用脉冲信号进行实时、准确的控制。 4. Python编程:Python被用来编写控制算法,尤其是利用其强大的图像处理库OpenCV进行人脸识别和实时视频处理。此外,Python的Socket库也被用于建立与外部系统的通信,如将追踪数据发送到服务器。 5. 函数式编程:通过函数式编程的思想,提高了代码的可读性和可维护性,有助于提高追踪算法的性能。 6. Py库:RPi.GPIO负责与树莓派的GPIO接口交互,time库用于时间管理,socket库则实现了数据的网络传输。 论文的核心内容围绕智能追踪算法展开,特别是抵消式追踪修正算法,旨在通过实时调整舵机的动作,确保摄像头始终对准并跟踪目标,从而提高监控效率。这个设计对于提升安防领域的自动化水平具有重要意义,适应了智慧城市的智能化需求。 这篇毕业设计不仅展示了树莓派在智能安防监控领域的实际应用潜力,还体现了作者对技术选型、算法设计和软硬件协同的深入理解。通过阅读这篇论文,读者可以了解到如何在实际场景中整合多种技术,构建高效、智能的摄像头追踪系统。
2019-11-06 上传
随着家电设备的智能化,家电设备能够通过传感器感知周边环境,能够提供更加优良的用户体验。与此同时,随着互联网的浪潮以及智能手机性能以及体验的不断发展,智能手机已成成为人们连接网络的主流终端。而物联网的不断发展,家电设备可以接入到网络中,这样智能手机可以随时通过网络查看设备状态、发送控制命令。目前市场上的手机控软件都是和智能设备一对一绑定,若有多个设备就需要多个手机应用软件进行管理。若能设计一种能够整合不同设备信息,并由一款应用软件进行统一管理的系统,将极大提高用户的使用体验,使得智能家居越来越普遍。 在这种需求的驱动下,本文设计并实现了一套基于 MQTT 推送协议的通用智能家居管理系统,解决硬件设备和信息上的异构性,提供一款可以显示并控制多种设备的手机应用软件。该系统包括基于树莓派系统的网关、基于 Openwrt 系统的系统服务端和iOS 智能手机作为控制端,整合多种家电设备的控制于一体,提供通用化的管理系统平台。 本系统通过在系统服务端与家电设备之间添加网关设备以连接不同通信方式的家电设备,将设备信息规格化通过 Wifi 通信上传到系统服务端,以此解决硬件上的异构性。在信息整合上采用元编程的方式解决信息上的异构性,对设备和设备属性进行分类抽象,极大提高了系统整合不同设备以及设备属性上的扩展性。同时抽象化的设备和设备属性显为手机端界面示的统一化提供了数据基础,能够将数据直接映射iOS系统 UIKit 的显示控件上,让手机端在界面设计时,可以通过预先设定映射匹配方式,快速添加新设备新属性,无需再通过代码添加。通过这种在硬件以及信息管理上的通用方案,本系统能够建立起一个可以适用于大部分家电管理的平台。在信息共享以及传输上,本系统采用 MQTT 推送协议作为通信方式,由于本系统中多数设备都属于嵌入式设备,设备的计算资源十分有限,而 MQTT 推送协议对系统 CPU 以及内存资源的低占用率正适用于本系统。 最后本文对系统的各个模块特别是手机端模块进行了黑盒测试,验证系统的可行性以及可靠性。同时,也对采用 MQTT 推送协议的通信方案和采用 HTTP 长连接方案进行性能上的测试和对比,包括内存占用、CPU 占用率和能耗等三个方面。结果显示MQTT 推送协议方案在三个方面都占有优势,达到了设计要求。