基于STM32的智能人脸识别门锁系统

news2024/11/17 21:25:33

1. 引言

随着物联网（IoT）和人工智能（AI）技术的发展，智能家居设备如智能门锁的应用越来越广泛。基于STM32的智能人脸识别门锁系统能够通过摄像头捕捉人脸图像，利用预训练的人脸识别模型，自动识别授权用户并解锁门锁，提升家庭和办公室的安全性。本文将介绍如何基于STM32开发一个智能人脸识别门锁系统，包括硬件准备、系统设计以及代码实现。

2. 项目背景

传统的门锁系统依赖于钥匙或密码，但这些方法有各自的不足，如钥匙可能丢失、密码可能被破解或忘记。智能人脸识别门锁利用人脸作为唯一的生物特征，提高了安全性和便利性。结合STM32和摄像头模块，可以实现低功耗、低成本的智能人脸识别门锁系统。

3. 环境准备

硬件准备

STM32开发板：STM32F407或类似的微控制器
摄像头模块：如OV7670摄像头模块，用于捕捉人脸图像
舵机或电磁锁：用于控制门锁的开关
OLED显示屏：用于显示状态信息
蜂鸣器：用于异常报警
面包板及连接线：用于硬件连接

软件安装与配置

Keil uVision：用于编写和编译代码。
STM32CubeMX：用于配置STM32的引脚和外设。
ST-Link Utility：用于将代码下载到STM32开发板中。
OpenCV库：用于在PC端进行人脸识别模型的训练和测试。

步骤：

下载并安装Keil uVision。
下载并安装STM32CubeMX。
下载并安装ST-Link Utility。
在PC端配置OpenCV用于人脸识别模型的训练。

4. 系统设计

系统架构

智能人脸识别门锁系统的设计包含以下核心模块：

图像采集模块：通过摄像头实时捕捉人脸图像。
人脸识别模块：使用预训练的人脸识别算法（如LBPH算法或CNN）对捕捉到的图像进行分析，判断是否为授权用户。
门锁控制模块：根据识别结果，控制电磁锁或舵机开关。
显示与报警模块：通过OLED显示屏显示当前状态，并在识别失败时触发蜂鸣器报警。

关键技术

摄像头图像采集：通过STM32与摄像头模块通信，采集人脸图像数据。
人脸识别算法：可以使用预先在PC上训练好的人脸识别模型，部署到STM32上，或通过串口通信将图像数据发送到PC进行识别。
门锁控制：根据识别结果控制门锁的开关。
报警与显示功能：当识别失败或检测到异常时，通过蜂鸣器和OLED显示状态。

5. 代码示例

摄像头模块数据采集

#include "camera.h"

// 初始化摄像头模块
void Camera_Init(void) {
    // 配置I2C和GPIO用于摄像头通信
    Camera_I2C_Init();
    Camera_GPIO_Init();
    
    // 初始化摄像头
    Camera_Init_OV7670();
}

// 捕获人脸图像
void Capture_Image(void) {
    uint8_t image_data[CAMERA_FRAME_SIZE];
    Camera_Capture(image_data);  // 从摄像头模块捕获图像数据
    
    // 处理图像数据或将数据通过串口发送给PC端进行人脸识别
}

人脸识别与门锁控制

人脸识别部分的核心可以通过预先训练好的模型来处理，下面是基于PC端的示例，利用OpenCV实现人脸识别，并通过串口与STM32通信。

import cv2
import serial

# 初始化人脸识别器（LBPH）
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read('trained_model.yml')  # 读取预训练模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 打开摄像头捕捉人脸
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 串口通信，连接STM32
ser = serial.Serial('COM3', 9600)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        id, confidence = recognizer.predict(roi_gray)

        # 如果识别结果符合，则发送开锁信号
        if confidence < 50:  # 置信度低，表示识别成功
            ser.write(b'U')  # 向STM32发送解锁信号
        else:
            ser.write(b'F')  # 识别失败

    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在STM32端接收PC端信号并控制门锁：

#include "stm32f4xx_hal.h"

// 初始化舵机控制
void Servo_Init(void) {
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0};
    __HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE();

    // 配置舵机引脚
    GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_1;  // 舵机接入PA1
    GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_OUTPUT_PP;
    HAL_GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStruct);
}

// 解锁门锁
void Unlock_Door(void) {
    HAL_GPIO_WritePin(GPIOA, GPIO_PIN_1, GPIO_PIN_SET);  // 打开门锁
    HAL_Delay(5000);  // 延迟5秒后关闭
    HAL_GPIO_WritePin(GPIOA, GPIO_PIN_1, GPIO_PIN_RESET);  // 关闭门锁
}

// 主循环
int main(void) {
    HAL_Init();
    Servo_Init();
    UART_Init();  // 初始化UART串口通信

    while (1) {
        // 读取串口数据
        if (UART_Receive() == 'U') {
            Unlock_Door();  // 如果收到解锁信号，打开门锁
        }
    }
}

OLED显示与报警功能

// OLED显示当前门锁状态
void Display_Status(char *status) {
    OLED_Clear();
    OLED_DisplayString(status);
}

// 蜂鸣器报警
void Alarm_Handler(void) {
    HAL_GPIO_WritePin(GPIOB, GPIO_PIN_2, GPIO_PIN_SET);  // 启动蜂鸣器
    HAL_Delay(2000);  // 延迟2秒
    HAL_GPIO_WritePin(GPIOB, GPIO_PIN_2, GPIO_PIN_RESET);  // 停止蜂鸣器
}