丁一峰，李永鋮，尹宏釗，客鑫林，彭根德

（黑龍江科技大學(xué) 電氣與控制工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150022）

0 引 言

當(dāng)前，新冠疫情還未得到完全控制，新型冠狀病毒的傳播仍然是人們關(guān)注的焦點(diǎn)。識(shí)別口罩是否正確佩戴已成為一個(gè)初步阻斷病毒傳播的途徑。鑒于此，我們?cè)O(shè)計(jì)開發(fā)一款智能身份識(shí)別與紅外防疫測(cè)溫系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于K210 開發(fā)模塊來訓(xùn)練我們需要的人臉口罩模型，不但訓(xùn)練時(shí)間比較短，而且訓(xùn)練效果也比較好，同時(shí)結(jié)合YOLOv5 算法實(shí)現(xiàn)人臉口罩的識(shí)別。該系統(tǒng)在擁擠的場所能識(shí)別出入場人員是否佩戴口罩，并檢測(cè)他們的體溫。對(duì)防止新冠肺炎疫情的傳播起到很好的保障作用。

1 系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)

基于STM32 的智能身份識(shí)別與紅外防疫測(cè)溫系統(tǒng)，以STM32 單片機(jī)作為控制的核心，采用K210 智能AI 模塊進(jìn)行口罩的識(shí)別，獲取攝像頭畫面并將監(jiān)測(cè)到的畫面實(shí)時(shí)傳輸?shù)斤@示屏上，在獲取每一幀畫面的同時(shí)，對(duì)畫面進(jìn)行分析判斷，將符合條件的識(shí)別結(jié)果通過串口發(fā)送給單片機(jī)控制器，單片機(jī)在接收到K210 的識(shí)別結(jié)果后，通過語音模塊進(jìn)行相應(yīng)的語音播報(bào)提示，結(jié)果為“口罩正確佩戴”后由紅外測(cè)溫模塊測(cè)得人員的體溫，然后通過語音模塊播報(bào)結(jié)果。如果測(cè)得的溫度正常，單片機(jī)驅(qū)動(dòng)舵機(jī)旋轉(zhuǎn)。圖1為系統(tǒng)整體流程圖。

圖1 系統(tǒng)整體流程圖

2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 STM32 主控芯片

該系統(tǒng)的主控芯片采用STM32F103C8T6 單片機(jī)，該芯片具有64 kB Flash、72 MHz CPU，可搭配各種外設(shè)使用，此外，還設(shè)有各種串口通信接口，支持各種串口通信。STM32 芯片部分的編程主要采用C 語言，它起到核心控制的作用，負(fù)責(zé)K210 識(shí)別模塊、語音播報(bào)模塊以及紅外測(cè)溫模塊的信號(hào)傳遞接收。本系統(tǒng)使用單片機(jī)的串口與K210 模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，并使用RAM 臨時(shí)存儲(chǔ)K210 模塊發(fā)來的人臉識(shí)別信息。同時(shí)，在電路設(shè)計(jì)中還引入了芯片的其他引腳，為后續(xù)的調(diào)試和添加其他功能奠定基礎(chǔ)。

2.2 K210 智能AI 模塊

本系統(tǒng)采用pyAI-K210 模塊，該模塊是由01Studio 設(shè)計(jì)研發(fā)的，其接口兼容Micro-Python 的pyBoard，具備視覺和聽覺能力，包含RISC-V 64 位雙核CPU，每個(gè)核心內(nèi)置獨(dú)立的FPU。K210 模塊的核心功能是機(jī)器視覺與聽覺。該模塊主要運(yùn)用Python 語言進(jìn)行編程，先通過采集大量的口罩佩戴情況照片來訓(xùn)練自己的口罩識(shí)別庫，該系統(tǒng)可以對(duì)不同顏色、不同型號(hào)以及不同材質(zhì)的口罩進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別。在檢測(cè)到某人口罩佩戴與否后，就會(huì)將檢測(cè)結(jié)果通過該模塊串口發(fā)送給單片機(jī)的串口，接收引腳建立通信關(guān)系進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸，將口罩佩戴與否的識(shí)別結(jié)果通過該通路發(fā)送給STM32 單片機(jī)。圖2是K210 智能AI 模塊的實(shí)物圖。

圖2 K210 智能AI 模塊的實(shí)物圖

2.3 人臉口罩識(shí)別算法

該系統(tǒng)的人臉口罩檢測(cè)識(shí)別算法采用YOLOv5 算法，分為人臉檢測(cè)和佩戴口罩識(shí)別兩部分，如圖3所示，K210模塊首先對(duì)輸入的圖像進(jìn)行一幀一幀的人臉檢測(cè)；口罩佩戴識(shí)別算法對(duì)圖像中的人臉區(qū)域按照一定的比例擴(kuò)展，并裁剪出人臉區(qū)域子圖像，采用圖像分類的方法對(duì)整個(gè)人臉區(qū)域子圖像進(jìn)行二分類，從而得到口罩佩戴與否的識(shí)別結(jié)果。

圖3 人臉佩戴口罩識(shí)別過程圖

YOLOv5 算法還在目標(biāo)確定步驟中提出了候選區(qū)域框（anchor box）。候選區(qū)域框通常是指一個(gè)固定長度和寬高比的初始范圍，在建模訓(xùn)練中，最初候選框參數(shù)越是貼近于實(shí)際邊界框架，建模越易于訓(xùn)練，而預(yù)測(cè)的邊界框架也就會(huì)越來越符合實(shí)際邊界框架。綜上所述，最初候選框參數(shù)設(shè)定的優(yōu)劣直接影響目標(biāo)識(shí)別的速度以及對(duì)目標(biāo)框定位的準(zhǔn)確度。

所以，初始YOLOv5 算法中的所有anchor 參數(shù)都必須通過數(shù)據(jù)集進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)節(jié)。要獲取最優(yōu)預(yù)測(cè)中的anchor參量,可使用K-Means 聚類算法對(duì)訓(xùn)練集上標(biāo)記目標(biāo)框的長寬高度展開聚類分析?；赮OLOv5 算法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，尋找九個(gè)聚類分析法中的最寬高維度，將其視為網(wǎng)絡(luò)配置文檔中所有anchor 參量的平均值，從而使用K-Means 聚類算法來實(shí)現(xiàn)對(duì)9 組初始候選框的參數(shù)控制。

2.4 語音播報(bào)模塊

本系統(tǒng)采用JQ8900 MP3 中文語音合成芯片——一款性價(jià)比更高，音效更自然的中高端語音合成芯片。JQ8900 MP3 通過異步串口（UART）通信接收要合成的文本數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)文本到語音（或TTS 語音）的轉(zhuǎn)換。JQ8900 MP3 在文本/數(shù)字/字符串的識(shí)別中更智能、更精確，語音合成更自然、更易懂。本芯片有7 個(gè)觸發(fā)IO 口，最多支持19 段語音觸發(fā)播放，7 個(gè)IO 口一對(duì)一對(duì)地觸發(fā)播放和3×4 矩陣方式。該模塊在使用的時(shí)候電壓范圍為3.3 V ～5.2 V，在電源輸入口串有一顆二極管做防反接，有0.6 V 壓降，這樣可以保證供電電壓在正常范圍內(nèi)。其芯片的IO 為3.3 V 電平，為了確保使用安全，我們?cè)贗O 端口處串聯(lián)1 K 阻值的電阻。本系統(tǒng)中的語音播報(bào)模塊已將特定的文字存入SD 卡中，與STM32 單片機(jī)的引腳相連接。通過觸發(fā)特定的引腳來播報(bào)特定語音，當(dāng)系統(tǒng)通電時(shí)，語音播報(bào)模塊會(huì)發(fā)出開機(jī)歡迎語，提醒用戶把手部靠近測(cè)溫傳感器模塊并播報(bào)出用戶的體溫值，也可以提醒用戶正確佩戴口罩。

2.5 紅外測(cè)溫模塊

本系統(tǒng)所采用的非接觸式紅外測(cè)溫傳感器型號(hào)為GY-614V3BAA，包含2 根電源線，分別連接到+3.3 V 和GND，還有兩根串行通信線。非接觸式紅外線測(cè)量又叫輻射測(cè)量，通常采用熱電或光電探測(cè)器作為檢測(cè)器件。此高溫檢測(cè)系統(tǒng)比較簡單，能夠進(jìn)行大規(guī)模的測(cè)量，也可能是被測(cè)物質(zhì)上某一個(gè)點(diǎn)的高溫檢測(cè)；可以是便攜式，也可以是固定式，使用起來較為方便；它的制作工序簡單，測(cè)溫時(shí)不接觸被測(cè)物體，具有響應(yīng)時(shí)間短、不干擾被測(cè)溫場、使用壽命長、操作便捷等一系列優(yōu)點(diǎn)。適用于家庭、酒店、圖書館、大中型企事業(yè)單位等，也可作為醫(yī)院、大學(xué)、海關(guān)、機(jī)場等綜合性公共場所的配套設(shè)施，還可配備給醫(yī)務(wù)人員在門診時(shí)使用。其中紅外模塊先接收中斷信號(hào)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析，接下來保存接收到的數(shù)據(jù)，最后完成終端的返回操作。在本系統(tǒng)中的K210 智能AI 模塊識(shí)別到被檢測(cè)者正確佩戴口罩后，紅外測(cè)溫模塊將測(cè)量結(jié)果通過串口通信發(fā)送給STM32 單片機(jī)，判斷被檢測(cè)者的體溫是否正常。圖4為紅外測(cè)溫模塊工作過程。

圖4 紅外測(cè)溫模塊工作過程

3 測(cè)試結(jié)果

該系統(tǒng)目前已經(jīng)過大量的實(shí)驗(yàn)測(cè)試。通過控制變量法對(duì)多種情況進(jìn)行模擬測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。我們用紙張遮擋面部如圖5所示，或者用手遮擋面部如圖6所示，該系統(tǒng)給出的測(cè)試結(jié)果為未正確佩戴口罩。此外，我們還對(duì)多種不同材質(zhì)、不同型號(hào)以及不同顏色的口罩進(jìn)行測(cè)試，該系統(tǒng)均可正確識(shí)別，如圖7所示。當(dāng)然該系統(tǒng)也可以對(duì)未佩戴口罩的人員進(jìn)行識(shí)別分辨，如圖8所示。YOLOv5 算法超快的識(shí)別速度以及接近100%的正確率，使該系統(tǒng)可以真正發(fā)揮防疫功能。

圖5 用紙張遮擋面部

圖6 用手遮擋面部

圖7 佩戴口罩

圖8 未佩戴口罩

表1 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果

我們也就該系統(tǒng)的非接觸式體溫檢測(cè)功能進(jìn)行了與醫(yī)用級(jí)紅外體溫計(jì)的實(shí)驗(yàn)對(duì)比，體溫測(cè)量誤差精度達(dá)到±0.1 ℃，測(cè)試結(jié)果如表2所示，整個(gè)系統(tǒng)的各功能模塊都能夠正常穩(wěn)定運(yùn)行信息交互功能。

表2 系統(tǒng)體溫檢測(cè)實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果

4 結(jié) 論

本文提出一種基于STM32 的智能身份識(shí)別與紅外防疫測(cè)溫系統(tǒng)，該系統(tǒng)由STM32F103C8T6 芯片、K210 開發(fā)識(shí)別模塊、屏幕顯示模塊、語音播報(bào)模塊以及紅外測(cè)溫模塊組成，可安放在人口密集的場所，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確且零接觸的疫情防控。所運(yùn)用的YOLO 算法會(huì)對(duì)目標(biāo)的大小和形狀以及目標(biāo)與目標(biāo)經(jīng)常出現(xiàn)的位置之間的關(guān)系建立模型。雖然初始圖像、特征圖像和檢測(cè)圖像甚至是藝術(shù)圖像，存在像素級(jí)別上的不同，但物體的形狀和其他信息是相似的，由此YOLO 就可以對(duì)人臉口罩進(jìn)行很好的識(shí)別。中國、美國、英國、澳大利亞等各國政府都在致力于通過非接觸式身份驗(yàn)證設(shè)備來升級(jí)現(xiàn)有系統(tǒng)，以解決COVID-19 大流行期間的安全問題，從而推動(dòng)人臉口罩識(shí)別系統(tǒng)市場的增長。