呂凌鋒 ， 李新君 ， 劉 煜

（湖南人文科技學(xué)院，湖南 婁底 417000）

0 引言

近年來，隨著智能家居技術(shù)的發(fā)展，對(duì)于傳統(tǒng)控制系統(tǒng)的智能化改造尤為火熱。對(duì)于高校教室的控制系統(tǒng)的改造層出不窮，例如，文獻(xiàn)[1]為節(jié)電提出了一種運(yùn)用紅外測(cè)溫模塊，大致判斷是否有人存在，從而對(duì)教室燈光進(jìn)行一定控制和管理的設(shè)計(jì)。文獻(xiàn)[2]設(shè)計(jì)了一種多傳感器的教室人員檢測(cè)，能夠?qū)崿F(xiàn)燈光的智能自動(dòng)控制。文獻(xiàn)[3]設(shè)計(jì)了一種基于指紋識(shí)別技術(shù)和傳感器技術(shù)的智能教室系統(tǒng)。文獻(xiàn)[4]設(shè)計(jì)了一種基于溫度和光度傳感器實(shí)現(xiàn)溫度和濕度智能控制的教室系統(tǒng)。然而，本課題組在調(diào)研后發(fā)現(xiàn)，上述提到的這些控制系統(tǒng)仍存在以下不足之處：

1）對(duì)于識(shí)別控制，大多采用紅外檢測(cè)或者多傳感器技術(shù)，但紅外檢測(cè)容易受到溫度的干擾，后者由于需要使用較多的傳感器，會(huì)造成不必要的運(yùn)行損耗，而且大量的傳感器存在較大器件損壞的隱患，不利于后期的電路維護(hù)和檢修。

2）目前的智能教室設(shè)計(jì)在檢測(cè)人員方面采用的識(shí)別方法準(zhǔn)確度較低，容易產(chǎn)生誤判。對(duì)檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境要求高，不能達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的要求。

3）對(duì)于電氣設(shè)備的控制方式比較單一，僅通過溫度判斷是否開啟電風(fēng)扇，容易造成不必要的電能損耗。

基于上述所發(fā)現(xiàn)的不足，本設(shè)計(jì)采用了K210模塊構(gòu)建圖像處理功能，利用機(jī)器視覺，采用循環(huán)檢測(cè)的方式來實(shí)現(xiàn)人員檢測(cè)的精準(zhǔn)識(shí)別。在電氣設(shè)備控制上，采用雙層判斷，有效地規(guī)避因溫度過高而導(dǎo)致電氣設(shè)備誤開的情況。

1 總體設(shè)計(jì)

基于人工智能的教室節(jié)能控制系統(tǒng)主要分為兩大部分的設(shè)計(jì)，檢測(cè)部分及電氣控制部分。在檢測(cè)部分，使用人臉識(shí)別及測(cè)溫模塊分別對(duì)教室的人員、溫度進(jìn)行檢測(cè)和判斷。通過串口通信進(jìn)行檢測(cè)信號(hào)的讀取、STC89C52單片機(jī)作為主控制器進(jìn)行信號(hào)的處理和輸出。實(shí)現(xiàn)電氣控制部分的電燈和電風(fēng)扇的自動(dòng)啟動(dòng)和自動(dòng)停止目的。矩陣按鍵用于調(diào)節(jié)時(shí)間顯示模塊，對(duì)錯(cuò)誤時(shí)間進(jìn)行修正設(shè)置[5-6]。整個(gè)系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如下圖1所示。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

1.1 硬件設(shè)計(jì)

硬件部分主要分為以下六個(gè)模塊，包括主控制器（STC89C52單片機(jī)）模塊，K210模塊，測(cè)溫模塊，時(shí)鐘模塊，通信和顯示模塊。控制部分總電路圖如圖2所示。

圖2 總控制電路圖

主控制器選擇了STC89C52單片機(jī)，該單片機(jī)具有兩個(gè)定時(shí)器，剛好能夠滿足時(shí)間的刷新、按鍵模塊的檢測(cè)功能和串口的檢測(cè)功能。其內(nèi)部結(jié)構(gòu)也相對(duì)簡(jiǎn)單，開發(fā)和運(yùn)用更加快速。

在識(shí)別部分，本系統(tǒng)采用亞博K210進(jìn)行開發(fā)和設(shè)計(jì)。K210是一款基于RIAC-V精簡(jiǎn)指令集的微型控制單元。由于其自身帶有一塊自主研發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，能夠高性能地完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算功能，相對(duì)來說，構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜，其識(shí)別精度越高。該模塊具有集成好的LCD顯示界面及攝像頭模塊，支持波特率為9 600的串口通信，能夠滿足系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需求。

溫度檢測(cè)上，采用DS18B20溫度檢測(cè)模塊進(jìn)行溫度的測(cè)量和顯示。作為一種常用的數(shù)字溫度傳感器，其價(jià)格較低，抗干擾能力強(qiáng)，測(cè)量精度高，可應(yīng)用于機(jī)房測(cè)溫，農(nóng)業(yè)大棚測(cè)溫等各種日常場(chǎng)所的測(cè)溫。能夠在保證測(cè)量精度的前提下，有效降低本系統(tǒng)的制作成本。該檢測(cè)模塊工作電壓為3 V～5.5 V，測(cè)

通信模塊采用傳統(tǒng)的U A R T（U n i v e r s a l Asynchronous Receiver/Transmitter，通用異步收發(fā)器）進(jìn)行兩個(gè)設(shè)備的通信。由于檢測(cè)上位機(jī)和控制下位機(jī)都能夠支持波特率為9 600的串口通信，該接線只需要兩根線作為數(shù)據(jù)傳輸，相比于其他的并行通信方式，能極大節(jié)約通信線的使用，解決實(shí)際應(yīng)用的成本問題。

顯示模塊上，使用LCD1602作為顯示屏。該模塊能夠顯示數(shù)字、字母、英文字符等，而且其功率小，能夠滿足本系統(tǒng)對(duì)于星期、日期、溫度的顯示功能。定的溫度范圍在-55 ℃～125 ℃之間，符合裝置測(cè)溫設(shè)計(jì)的范圍要求。

時(shí)鐘模塊采用DS1302芯片，該芯片能夠提供年、月、日、時(shí)、分和秒的實(shí)時(shí)信息，滿足本系統(tǒng)對(duì)于日期，時(shí)間的檢測(cè)需求，同時(shí)，該芯片的功耗較低，能盡可能減少系統(tǒng)工作功耗。

1.2 軟件設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)主要分為三部分進(jìn)行軟件設(shè)計(jì)：識(shí)別算法設(shè)計(jì)，識(shí)別部分設(shè)計(jì)和電路控制部分設(shè)計(jì)。

1）識(shí)別算法設(shè)計(jì)。采用百度AI平臺(tái)訓(xùn)練人臉識(shí)別模型。在模型的訓(xùn)練上，采用MobileNet網(wǎng)絡(luò)對(duì)224×224的圖片進(jìn)行堆積depthwise separable convolution（深度分離卷積）和strides=2（步長(zhǎng)=2）的下采樣至7×7，通過平均池化，將特征變成1×1，再依據(jù)預(yù)測(cè)類別大小加入全連接層進(jìn)行模型的訓(xùn)練[7]。其中，通過階梯型訓(xùn)練方法對(duì)模型的epoch和decay進(jìn)行梯度的變化[8-10]。此外，通過連續(xù)時(shí)準(zhǔn)確率達(dá)到穩(wěn)定值后停止訓(xùn)練的方式，加快模型訓(xùn)練速度。MobileNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如表1所示。

表1 MobileNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表

2）識(shí)別部分設(shè)計(jì)。通過上電初始K210，初始化各模塊，然后對(duì)攝像頭所拍攝的內(nèi)容和Kmodel模型進(jìn)行加載，加載后進(jìn)行對(duì)比。當(dāng)對(duì)比后的閾值大于0.7，則檢測(cè)為人臉進(jìn)行畫框操作。最后通過設(shè)置為9 600的串口3輸出不同的指令。識(shí)別程序流程圖如圖3所示。

圖3 識(shí)別程序流程圖

3）電路控制部分設(shè)計(jì)。首先上電，初始化STC89C52所連接的各部分外設(shè)模塊，初始化后，對(duì)日期、時(shí)間、星期進(jìn)行檢測(cè)和刷新顯示，然后調(diào)用串口程序進(jìn)行串口監(jiān)控。串口接收指令后進(jìn)行相應(yīng)動(dòng)作，最后進(jìn)行矩陣按鍵的監(jiān)控，當(dāng)檢測(cè)到按鍵動(dòng)作后，執(zhí)行相應(yīng)的程序動(dòng)作。電路控制部分流程圖如圖4所示。

圖4 電路控制程序流程圖

2 測(cè)試結(jié)果

接通串口通信電路，K210識(shí)別模塊進(jìn)行上電初始化，LCD顯示屏顯示紅色字符串Hello!和藍(lán)色字符串Demo: Face Detect!表示LCD顯示模塊正常。攝像頭對(duì)應(yīng)的拍攝畫面會(huì)在顯示屏上刷新，當(dāng)檢測(cè)到人臉時(shí)，顯示屏上會(huì)對(duì)人臉?biāo)诘膮^(qū)域進(jìn)行大致的框選，此時(shí)對(duì)應(yīng)的IO口3輸出Led on指令，單片機(jī)主控制模塊接收指令后，進(jìn)行對(duì)應(yīng)的開啟流水燈動(dòng)作。此時(shí)，再次檢測(cè)當(dāng)前教室溫度值是否大于設(shè)定值，若大于設(shè)定值，立即啟動(dòng)蜂鳴器鳴叫電路程序進(jìn)行蜂鳴器鳴叫。反之啟動(dòng)蜂鳴器關(guān)閉電路。當(dāng)攝像頭未檢測(cè)到人臉時(shí)，串口輸出Led off指令，對(duì)應(yīng)的控制八個(gè)LED燈滅的電路工作，并保持蜂鳴器電路關(guān)斷。

經(jīng)過多次測(cè)試，本設(shè)計(jì)在人臉識(shí)別部分能夠精準(zhǔn)快速地對(duì)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和框選定位，在對(duì)LED燈和蜂鳴器電路的控制效果測(cè)試上，控制效果非常穩(wěn)定可靠；溫度檢測(cè)效果上，比較接近真實(shí)溫度。滿足了預(yù)期的精準(zhǔn)識(shí)別和可靠電路控制的設(shè)計(jì)效果。

3 總結(jié)

本文基于K210構(gòu)建人臉識(shí)別功能，STC89C52單片機(jī)構(gòu)建電路控制功能，通過視覺識(shí)別的圖像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)教室電氣設(shè)備的智能化自動(dòng)控制節(jié)能控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。隨著深度學(xué)習(xí)和識(shí)別算法的發(fā)展，通過實(shí)際的實(shí)物測(cè)試，滿足了系統(tǒng)的預(yù)期功能。通過使用MobileNet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，有效地將識(shí)別的精準(zhǔn)度控制在0.9，為后續(xù)的電路控制和精準(zhǔn)節(jié)能提供了有利的條件。

當(dāng)前高校的教室控制系統(tǒng)大部分仍采用傳統(tǒng)的手動(dòng)控制系統(tǒng)進(jìn)行室內(nèi)設(shè)備控制。隨著深度學(xué)習(xí)和識(shí)別算法的發(fā)展，節(jié)能減排的思想觀念逐漸占據(jù)主流。此時(shí)，對(duì)于傳統(tǒng)控制系統(tǒng)的改造會(huì)極為迫切，智能化教室會(huì)出現(xiàn)極大的需求，該設(shè)計(jì)的應(yīng)用前景極為廣闊。