吳必瑞，蒙永富，金志揚(yáng)

(寧德師范學(xué)院 信息與機(jī)電工程學(xué)院，福建 寧德 352100)

隨著人臉檢測(cè)算法的成熟，人臉識(shí)別技術(shù)在很多領(lǐng)域都得到了應(yīng)用，特別是在智能監(jiān)控領(lǐng)域，攝像頭已能實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別和追蹤，但傳統(tǒng)方法存在識(shí)別效果不佳、系統(tǒng)效率不高、準(zhǔn)確性較低等問(wèn)題[1-3]。文獻(xiàn)[4-6]采用單片機(jī)分析人臉特征點(diǎn)，檢測(cè)其與頭部姿態(tài)的關(guān)系，并設(shè)計(jì)相似度算法，實(shí)現(xiàn)了攝像頭的自動(dòng)追蹤，但程序較為復(fù)雜。采用K210型芯片能避免以上算法設(shè)計(jì)復(fù)雜的問(wèn)題，簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)過(guò)程。

本研究基于K210型芯片的人臉坐標(biāo)輸出，首先根據(jù)攝像頭反饋的圖像將其定義為一個(gè)平面內(nèi)的X、Y軸，圖像中心點(diǎn)為(0，0)，然后識(shí)別出人臉在畫面中的位置, 最后通過(guò)K210型芯片輸出PWM控制舵機(jī)的角度轉(zhuǎn)向，從而實(shí)現(xiàn)人臉的自動(dòng)識(shí)別與追蹤。目前該產(chǎn)品已成功應(yīng)用于手機(jī)支架做追蹤云臺(tái)用，可通過(guò)擴(kuò)展應(yīng)用于人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)，并可根據(jù)人的身高改變攝像頭的位置來(lái)提高人臉識(shí)別速度。

1 硬件電路設(shè)計(jì)

系統(tǒng)以嘉楠科技公司生產(chǎn)的勘智K210型芯片為控制核心器件。該芯片在機(jī)器視覺(jué)上自帶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器KPU，可完成基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類任務(wù)，進(jìn)行人臉識(shí)別與檢測(cè)，簡(jiǎn)化系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)。OV2640型攝像頭采集模塊將采集到的圖像信息傳輸?shù)終210型芯片，該芯片檢測(cè)到人臉數(shù)據(jù)信息后會(huì)通過(guò)系統(tǒng)自帶的函數(shù)運(yùn)算功能進(jìn)行PWM值運(yùn)算，根據(jù)人臉的不同位置給出PWM值，控制云臺(tái)進(jìn)行人臉實(shí)時(shí)追蹤，具體的硬件電路原理如圖1所示。系統(tǒng)采用OV2640型攝像頭作為 CMOS 圖像傳感器，用2個(gè)PAM3101DAB120型芯片分別為攝像頭提供工作電源和基準(zhǔn)電壓，5 V的外接輸入電壓通過(guò)EA3036型芯片轉(zhuǎn)化后為K210型芯片供電。系統(tǒng)實(shí)物見(jiàn)圖2。

圖1 硬件電路原理Fig.1 Hardware circuit schematic diagram

圖2 系統(tǒng)實(shí)物Fig.2 The real device

2 系統(tǒng)控制程序設(shè)計(jì)

2.1 主體框架

該系統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境為C++語(yǔ)言，采用模塊化程序設(shè)計(jì)，其主程序流程如圖3所示。軟件由攝像頭圖像采集、K210型芯片處理、PID算法、PWM調(diào)節(jié)和鍵盤設(shè)定程序等各子組成。攝像頭采集的圖像經(jīng)過(guò)K210型芯片處理后得出人臉的位置坐標(biāo)，再通過(guò)PID運(yùn)算輸出相應(yīng)的PWM值來(lái)控制云臺(tái)轉(zhuǎn)向。軟件程序首先完成系統(tǒng)初始化，主要包括系統(tǒng)中斷、串口、OV2640型攝像頭、舵機(jī)等功能模塊的初始化。

2.2 攝像頭圖像讀取程序

本設(shè)計(jì)采用幀同步的信號(hào)接收方式，幀同步信號(hào)即VSYNC為高電平時(shí)有效、VSYNC為低電平時(shí)進(jìn)行圖像傳輸，直到讀取完一整幀圖像后VSYNC變?yōu)楦唠娖?。程序設(shè)計(jì)即當(dāng)HREF為高電平時(shí)開(kāi)始接收信號(hào)，當(dāng)HREF為低電平時(shí)不進(jìn)行數(shù)據(jù)接收，檢測(cè)到HREF為高電平后，等待第1個(gè)PCLK的上升沿，在PCLK為上升沿后開(kāi)始讀取第1個(gè)像素的低字節(jié)，之后進(jìn)行第2個(gè)PCLK的上升沿等待，如此循環(huán)，具體如圖4所示。

圖3 軟件主程序流程Fig.3 Flow chart of software main program

圖4 攝像頭圖像讀取流程Fig.4 Flow chart of camera image reading

2.3 人臉識(shí)別程序

首先對(duì)攝像頭反饋的圖像信息進(jìn)行處理，然后將其導(dǎo)入事先訓(xùn)練好的人臉識(shí)別模型中進(jìn)行卷積神經(jīng)運(yùn)算，再根據(jù)畫面中的人臉張數(shù)進(jìn)行運(yùn)算，最后將人臉的位置以X坐標(biāo)軸和Y坐標(biāo)軸的形式輸出。

本設(shè)計(jì)利用K210型芯片自帶的強(qiáng)大運(yùn)算功能在多張人臉的情況下進(jìn)行人臉面積比較，根據(jù)人臉識(shí)別范圍的大小來(lái)判別人臉的遠(yuǎn)近。程序中將第1張識(shí)別到的人臉面積記為C1，C1=A1*B1，其中A1為人臉識(shí)別框的長(zhǎng)、B1為人臉識(shí)別框的寬。同理，第2張人臉定義為C2=A2*B2。然后，C1-C2=D，如果D為正數(shù)則輸出C1的坐標(biāo)，否則輸出C2的坐標(biāo)。在現(xiàn)實(shí)中人臉大小差別不大，根據(jù)小孔成像原理，當(dāng)攝像頭與人臉的距離不同時(shí)，人臉在攝像頭的圖像中所占面積也不同，距離攝像頭近的人臉?biāo)尸F(xiàn)出來(lái)的面積會(huì)更大一些。在進(jìn)行多張人臉識(shí)別時(shí)，K210型芯片會(huì)優(yōu)先進(jìn)行人臉面積比較，然后對(duì)面積大的人臉進(jìn)行位置輸出，從而使智能追蹤穩(wěn)定器對(duì)面積大的人臉進(jìn)行自動(dòng)追蹤。當(dāng)芯片未檢測(cè)到人臉時(shí)，智能追蹤穩(wěn)定器則保持上一秒的狀態(tài)。

2.4 角度儀程序

陀螺儀在穩(wěn)定器中起著至關(guān)重要的作用，它能使穩(wěn)定器在一定誤差范圍內(nèi)保持動(dòng)態(tài)穩(wěn)定。本設(shè)計(jì)的智能追蹤穩(wěn)定器在Y軸上采用陀螺儀進(jìn)行控制，K210型芯片根據(jù)陀螺儀傳感器所反饋的傾斜角度進(jìn)行調(diào)整。首先對(duì)反饋的數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)融化和運(yùn)算，將得出的結(jié)果與所要求控制的目標(biāo)進(jìn)行比對(duì)，最后根據(jù)偏差值進(jìn)行Y軸舵機(jī)的PWM值控制輸出，使得人臉始終在畫面正中心。角度控制流程如圖5所示。

圖5 角度控制流程Fig.5 Angle control flow chart

2.5 PID算法程序

本設(shè)計(jì)的云臺(tái)舵機(jī)采用PID算法控制轉(zhuǎn)向。云臺(tái)能實(shí)現(xiàn)二自由度的追蹤，其轉(zhuǎn)向是由前面輸出的X、Y軸坐標(biāo)值經(jīng)過(guò)比例、積分、微分的運(yùn)算，輸出不同的PWM電脈沖進(jìn)行舵機(jī)角度轉(zhuǎn)向，然后輸出PWM占空比實(shí)現(xiàn)云臺(tái)舵機(jī)的角度控制。經(jīng)典的增量PID控制算法如下：

Δu(n)=Kp[e(n)-e(n-1)]+Kie(n)+Kd[e(n)-2e(n-1)-e(n-2)]，

式中：Kp為比例系數(shù)；Ki為積分時(shí)間常數(shù)；Kd為微分時(shí)間。

PID算法控制如圖6所示。

圖6 PID算法控制Fig.6 PID control algorithms

3 結(jié)果與分析

3.1 有效距離測(cè)試

由于本設(shè)計(jì)采用的OV2640型攝像頭不具有自動(dòng)調(diào)焦功能，所以第一步需要進(jìn)行有效距離測(cè)試。測(cè)試開(kāi)始時(shí)首先初始化舵機(jī)，測(cè)試對(duì)象(人臉)不動(dòng)，然后分別對(duì)舵機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)30°、90°、120°進(jìn)行測(cè)試。多次測(cè)試后取平均值，結(jié)果顯示該智能追蹤穩(wěn)定器的有效追蹤距離為15～209 cm，數(shù)據(jù)如表1所示。由于人臉受到不同光照強(qiáng)度的影響，所以攝像頭能讀取到的人臉數(shù)據(jù)有不同程度的差別，導(dǎo)致自動(dòng)追蹤的有效距離也有差別。

表1 有效距離測(cè)試結(jié)果Tab.1 The test results of effective range

3.2 云臺(tái)追蹤的穩(wěn)定性

穩(wěn)定性考驗(yàn)智能追蹤穩(wěn)定器的數(shù)據(jù)處理能力和反應(yīng)速度。云臺(tái)穩(wěn)定性測(cè)試結(jié)果如表2所示，表2中的數(shù)據(jù)為測(cè)量10次的平均值。從測(cè)試結(jié)果可知,當(dāng)人臉以較快的速度停頓或移動(dòng)時(shí)，云臺(tái)識(shí)別人臉的成功率會(huì)有所下降，當(dāng)人臉以較慢的速度移動(dòng)時(shí)，云臺(tái)的追蹤成功率高達(dá)98%，即使兩張人臉同時(shí)出現(xiàn)在畫面仍能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定追蹤。人臉以較快速度移動(dòng)時(shí)云臺(tái)自動(dòng)追蹤成功率較低的原因在于攝像頭對(duì)畫面的采集，人臉以較快速度移動(dòng)使其不能實(shí)時(shí)檢測(cè)出人臉，就會(huì)造成自動(dòng)追蹤的失敗。

表2 云臺(tái)穩(wěn)定性測(cè)試結(jié)果Tab.2 The test results of cradle stability

4 結(jié)語(yǔ)

本設(shè)計(jì)采用K210型芯片為核心控制器件，實(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別、PID運(yùn)算、PWM控制等功能，同時(shí)還具有超高的運(yùn)算速率，能夠進(jìn)行人臉的實(shí)時(shí)識(shí)別和追蹤。測(cè)試結(jié)果表明，從人臉識(shí)別到PWM電脈沖輸出控制舵機(jī)轉(zhuǎn)向，整個(gè)過(guò)程可在0.5 s內(nèi)完成。目前本設(shè)計(jì)已成功應(yīng)用于手機(jī)支架做追蹤云臺(tái)用，可通過(guò)擴(kuò)展應(yīng)用于人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)，并可根據(jù)人的身高改變攝像頭位置來(lái)提高人臉識(shí)別速度。