12.【Orangepi Zero2】基于orangepi_Zero_2 Linux的智能家居项目

基于orangPi Zero 2的智能家居项目

需求及项目准备

  • 语音接入控制各类家电，如客厅灯、卧室灯、风扇
  • 回顾二阶段的Socket编程，实现Sockect发送指令远程控制各类家电
  • 烟雾警报监测， 实时检查是否存在煤气泄漏或者火灾警情，当存在警情时及时触发蜂鸣器报警及语 音播报
  • 控制人脸识别打开房门功能，并语音播报识别成功或者失败
  • 局域网实时视频监控
  • OLED屏实话显示当前主板温度、警情信息及控制指令信息

人脸识别使用阿里SDK支持Python和Java接口，目的是复习巩固智能分类时引入C语言的Python调用。

此接口是人工智能接口，阿里云识别模型是通过训练后的模型，精准度取决于训练程度，人工智能范畴 在常规嵌入式设备负责执行居多。

说白的嵌入式设备负责数据采集，然后转发给人工智能识别后，拿到结果进行执行器动作。

系统框图

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硬件接线

硬件

USB充电头（当前实测可用：5V/2.5A)x1、USB转TYPE-Cx1、SU-03Tx1、烟雾报警模块x1、4路继 电器x1、 OLEDx1、 电磁锁x1（5V吸合开锁）、 蜂鸣器x1、小风扇+电机x1(需要自行购买)、面包 板x1、 5号1.5V电池x6 、 2节电池盒x1、4节电池盒x1、带3路led灯小房子（3.3V可驱动， 需自行 购买搭建）

接线

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语音模块配置

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阿里云人脸识别方案

在之前树莓派的人脸识别方案采用了翔云平台的方案去1V1上传比对两张人脸比对，这种方案是可行，可 以继续采用。但为了接触更多了云平台方案，在Orange Pi Zero2里， 讲采用人脸搜索1:N方案，通过提 前在阿里云人脸数据库里存储人脸照片后，输入单张已授权人脸图像，与人脸库中人脸图片进行对比， 最终获取比对结果。

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开通完后， 在”工作台->开发能力->人脸人体->人脸数据库管理 " 添加人脸照片样本 ：

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  • 数据库默认名字db_name/DbName：default
  • EntityId/实体Id

上传数据库后，安装阿里云人脸识别SDK：

pip install alibabacloud_facebody20191230

导入ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID和ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET环境变量：

vi ~/.bashrc #最后的结尾添加， 在垃圾分类的项目里如果已经添加过就不需要添加了
export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID="你的KEY_ID"
export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET="你的KEY_SECRECT"

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可以拿同一人的照片和不同人的照片用官方python代码进行对比：

# -*- coding: utf-8 -*-
# 引入依赖包
# pip install alibabacloud_facebody20191230

import os
import io
from urllib.request import urlopen
from alibabacloud_facebody20191230.client import Client
from alibabacloud_facebody20191230.models import SearchFaceAdvanceRequest
from alibabacloud_tea_openapi.models import Config
from alibabacloud_tea_util.models import RuntimeOptions

config = Config(
    # 创建AccessKey ID和AccessKey Secret，请参考https://help.aliyun.com/document_detail/175144.html。
    # 如果您用的是RAM用户的AccessKey，还需要为RAM用户授予权限AliyunVIAPIFullAccess，请参考https://help.aliyun.com/document_detail/145025.html。
    # 从环境变量读取配置的AccessKey ID和AccessKey Secret。运行代码示例前必须先配置环境变量。
    access_key_id=os.environ.get('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),
    access_key_secret=os.environ.get('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),
    # 访问的域名
    endpoint='facebody.cn-shanghai.aliyuncs.com',
    # 访问的域名对应的region
    region_id='cn-shanghai'
)

search_face_request = SearchFaceAdvanceRequest()
#场景一：文件在本地
def alicloud_Search_Face():
    stream0 = open(r'/home/orangepi/smarthouse/face.jpg', 'rb')
    search_face_request.image_url_object = stream0

    #场景二：使用任意可访问的url
    #url = 'https://viapi-test-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/viapi-3.0domepic/facebody/SearchFace1.png'
    #img = urlopen(url).read()
    #search_face_request.image_url_object = io.BytesIO(img)
    search_face_request.db_name = 'default' #数据库默认名字db_name/DbName : default
    search_face_request.limit = 5

    runtime_option = RuntimeOptions()
    try:
        # 初始化Client
        client = Client(config)
        response = client.search_face_advance(search_face_request, runtime_option)
        # 获取整体结果
        print(response.body)
        if 'MatchList' in response.body.to_map()['Data']:
            message = response.body.to_map()['Data']['MatchList']
            scores = []
            for match in message:
                for item in match.get('FaceItems', []):
                    score = item.get('Score')
                    if score is not None:  # 确保分数不为 None
                        scores.append(score)
            if scores:  # 确保至少有一个分数
                max_score = max(scores)
                value = round(max_score, 2)
                print(f"The max score = {value}")
                return value
                
            else:
                print("No scores found.")
                
        else:
            print("No matches found.")

    except Exception as error:
        # 获取整体报错信息
        print(error)
        # 获取单个字段
        print(error.code)
        # tips: 可通过error.__dict__查看属性名称

if __name__ == "__main__":
    alicloud_Search_Face()

#关闭流
#stream0.close()

一般比对成功的Python字典数据里的score会有大于0.6的值，而比对失败score普遍低于0.1。

例如下面是比对成功的数据：


orangepi@orangepizero2:~/smarthouse$ python3.10 face_test.py
{'Data': {'MatchList': [{'FaceItems': [{'Confidence': 85.15245, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'liuyifei', 'FaceId': '150447260', 'Score': 0.814702570438385}, {'Confidence': 84.88723, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'liuyifei', 'FaceId': '150447272', 'Score': 0.8113926649093628}, {'Confidence': 7.232084, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'linfeng', 'FaceId': '150443939', 'Score': 0.041851237416267395}, {'Confidence': 4.7650957, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'Pakho', 'FaceId': '150437504', 'Score': 0.027575060725212097}, {'Confidence': 0.0, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'Zillion', 'FaceId': '156036363', 'Score': -0.005117176100611687}], 'Location': {'Height': 162, 'Width': 120, 'X': 220, 'Y': 205}, 'QualitieScore': 99.81394}]}, 'RequestId': '13B42F67-CDAF-5DEF-A3A4-B2ECFCB84679'}
The max score = 0.81

比对失败的数据则如下所示：


orangepi@orangepizero2:~/smarthouse$ python3.10 face_test.py
{'Data': {'MatchList': [{'FaceItems': [{'Confidence': 14.181928, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'linfeng', 'FaceId': '150443939', 'Score': 0.08206918835639954}, {'Confidence': 9.166144, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'linfeng', 'FaceId': '150443926', 'Score': 0.0530434250831604}, {'Confidence': 7.3621774, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'liuyifei', 'FaceId': '150447272', 'Score': 0.042604073882102966}, {'Confidence': 4.4048343, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'Pakho', 'FaceId': '150435069', 'Score': 0.02549027092754841}, {'Confidence': 3.6446795, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'Pakho', 'FaceId': '150437504', 'Score': 0.021091341972351074}], 'Location': {'Height': 200, 'Width': 157, 'X': 97, 'Y': 134}, 'QualitieScore': 98.50028}, {'FaceItems': [{'Confidence': 5.9368124, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'Zillion', 'FaceId': '156036363', 'Score': 0.03435565158724785}, {'Confidence': 4.0936313, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'Pakho', 'FaceId': '150435069', 'Score': 0.023689374327659607}, {'Confidence': 2.6310804, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'linfeng', 'FaceId': '150443939', 'Score': 0.015225759707391262}, {'Confidence': 2.4909613, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'liuyifei', 'FaceId': '150447260', 'Score': 0.01441490650177002}, {'Confidence': 1.2927439, 'DbName': 'default', 'EntityId': 'linfeng', 'FaceId': '150443926', 'Score': 0.007480960339307785}], 'Location': {'Height': 119, 'Width': 135, 'X': 369, 'Y': 531}, 'QualitieScore': 51.177025}]}, 'RequestId': '62CA237A-CC70-5486-9909-22108C853CD1'}
The max score = 0.08

因此，就可以利用获取的最大score的值判断是否大于0.6来判断是否比对成功。

返回数据的说明：

Data：这是一个对象，其中包含了匹配列表的信息。
MatchList：这是一个数组，其中包含了匹配的结果。每个元素都是一个对象，代表一个匹配项。
FaceItems：这是一个数组，其中包含了匹配项中所有人脸的信息。每个元素都是一个对象，包含了一些关于该人脸的信息，如自信度（Confidence）、数据库名（DbName）、实体ID（EntityId）、面部ID（FaceId）和分数（Score）。
Location：这是一个对象，包含了人脸在原始图像中的位置信息，包括宽度（Width）、高度（Height）、左上角的x坐标（X）和y坐标（Y）。
QualitieScore：这是一个浮点数，表示了整个匹配过程的质量得分。

C语言调用阿里云人脸识别接口

face.c
#include <Python.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

void face_Init(void)
{
    Py_Initialize();
    
    PyObject *sys = PyImport_ImportModule("sys");
    PyObject *path = PyObject_GetAttrString(sys, "path");
    PyList_Append(path, PyUnicode_FromString("."));
}

void face_Finalize(void)
{
    Py_Finalize();
}
  
double alicloud_Search_Face(void)
{
    PyObject *pModule = PyImport_ImportModule("face");
    if (!pModule)
    {
        PyErr_Print();
        printf("Error: failed to load face.py\n");
        goto FAILED_MODULE;
    }
    
    PyObject *pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "alicloud_Search_Face");
    if (!pFunc)
    {
        PyErr_Print();
        printf("Error: failed to load alicloud_Search_Face\n");
        goto FAILED_FUNC;
    }
		
    PyObject *pValue = PyObject_CallObject(pFunc, NULL);
	if (!pValue)
    {
        PyErr_Print();
        printf("Error: function call failed\n");
        goto FAILED_VALUE;
    }
		
	double result = 0.00;
	if(!PyArg_Parse(pValue, "d", &result))
    {
        PyErr_Print();
        printf("Error: parse failed\n");
        goto FAILED_RESULT;
    }
    
    printf("result = %lf\n", result);
    
FAILED_RESULT:
    Py_DECREF(pValue);
FAILED_VALUE:
    Py_DECREF(pFunc);
FAILED_FUNC:
    Py_DECREF(pModule);
FAILED_MODULE:
    return result;
}
main.c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "face.h"

int main()
{
    double face = 0.00;
    face_Init();
    face  = alicloud_Search_Face();
    printf("face = %f\n", face);
    face_Finalize();
    
    return 0;
}
face.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# 引入依赖包
# pip install alibabacloud_facebody20191230

import os
import io
from urllib.request import urlopen
from alibabacloud_facebody20191230.client import Client
from alibabacloud_facebody20191230.models import SearchFaceAdvanceRequest
from alibabacloud_tea_openapi.models import Config
from alibabacloud_tea_util.models import RuntimeOptions

config = Config(
    # 创建AccessKey ID和AccessKey Secret，请参考https://help.aliyun.com/document_detail/175144.html。
    # 如果您用的是RAM用户的AccessKey，还需要为RAM用户授予权限AliyunVIAPIFullAccess，请参考https://help.aliyun.com/document_detail/145025.html。
    # 从环境变量读取配置的AccessKey ID和AccessKey Secret。运行代码示例前必须先配置环境变量。
    access_key_id=os.environ.get('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),
    access_key_secret=os.environ.get('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),
    # 访问的域名
    endpoint='facebody.cn-shanghai.aliyuncs.com',
    # 访问的域名对应的region
    region_id='cn-shanghai'
)

search_face_request = SearchFaceAdvanceRequest()
#场景一：文件在本地
def alicloud_Search_Face():
    stream0 = open(r'/home/orangepi/smarthouse/liuyifei_test.jpg', 'rb')
    search_face_request.image_url_object = stream0

    #场景二：使用任意可访问的url
    #url = 'https://viapi-test-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/viapi-3.0domepic/facebody/SearchFace1.png'
    #img = urlopen(url).read()
    #search_face_request.image_url_object = io.BytesIO(img)
    search_face_request.db_name = 'default' #数据库默认名字db_name/DbName : default
    search_face_request.limit = 5

    runtime_option = RuntimeOptions()
    try:
        # 初始化Client
        client = Client(config)
        response = client.search_face_advance(search_face_request, runtime_option)
        # 获取整体结果
        print(response.body)
        if 'MatchList' in response.body.to_map()['Data']:
            message = response.body.to_map()['Data']['MatchList']
            scores = []
            for match in message:
                for item in match.get('FaceItems', []):
                    score = item.get('Score')
                    if score is not None:  # 确保分数不为 None
                        scores.append(score)
            if scores:  # 确保至少有一个分数
                max_score = max(scores)
                value = round(max_score, 2)
                print(f"The max score = {value}")
                return value
                
            else:
                print("No scores found.")
                
        else:
            print("No matches found.")

    except Exception as error:
        # 获取整体报错信息
        print(error)
        # 获取单个字段
        print(error.code)
        # tips: 可通过error.__dict__查看属性名称

if __name__ == "__main__":
    alicloud_Search_Face()

#关闭流
#stream0.close()

智能家居项目的软件实现

软件框架
语音监听线程
消息队列
网络监听线程
火灾监测线程
消息接收处理线程
GPIO引脚状态配置
OLED对指令状态的实时显示
语音播报线程
人脸识别
开关卧室灯
开关客厅灯
开关风扇
开门

整个项目开启4个监听线程， 分别是：

  1. 语音监听线程:用于监听语音指令， 当有语音指令过来后， 通过消息队列的方式给消息处理线程发 送指令。
  2. 网络监听线程：用于监听网络指令，当有网络指令过来后， 通过消息队列的方式给消息处理线程发 送指令。
  3. 火灾检测线程：当存在煤气泄漏或者火灾闲情时， 发送警报指令给消息处理线程。
  4. 消息监听线程： 用于处理以上3个线程发过来的指令，并根据指令要求配置GPIO引脚状态，OLED 屏显示、语音播报，还有人脸识别开门。

上述四个线程采用统一个对外接口接口，同时添加到监听链表中。

代码实现

之前讲过智能分类的项目，因为会用到语音模块、OLED显示、网络模块、这些代码都可以从智能分类的 项目中直接拷贝过来使用，另外添加之前准备好的人脸识别的代码 。 另外根据软件框架。再定义gdevice.h和control.h的头文件。

control.h
#ifndef _CONTROL_H_
#define _CONTROL_H_

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

struct control
{
	char control_name[128]; //监听模块名称 
	int (*init)(void); //初始化函数
	void (*final)(void);//结束释放函数
	void *(*get)(void *arg);//监听函数，如语音监听
	void *(*set)(void *arg); //设置函数，如语音播报
	struct control *next;
};

struct control *add_control_to_ctrl_list(struct control *phead, struct control *device);

#endif
control.c
#include "control.h"

struct control *add_control_to_ctrl_list(struct control *phead, struct control *ctrl_interface)
{
//    struct control *p = phead;

    if (phead == NULL)
    {
        phead = ctrl_interface;

        printf("%s|%s|%d:\n", __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__);

        return phead;
    }
    else
    {
        ctrl_interface->next = phead;
        phead = ctrl_interface;

        printf("%s|%s|%d:\n", __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__);

        return phead;
    }
    
    return phead;
}
device.h
#ifndef _DEVICE_H_
#define _DEVICE_H_

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <wiringPi.h>

struct gdevice
{
	char dev_name[128]; //设备名称
	int key; //key值，用于匹配控制指令的值
	int gpio_pin; //控制的gpio引脚
	int gpio_mode; //输入输出模式
	int gpio_status; //高低电平状态
	int check_face_status; //是否进行人脸检测状态
	int voice_set_status; //是否语音语音播报
	struct gdevice *next;
};

struct gdevice *add_device_to_gdevice_list(struct gdevice *phead, struct gdevice *device);

struct gdevice *find_gdevice_by_key(struct gdevice *pdev, unsigned char key);

int set_gpio_gdevice_status(struct gdevice *pdev);

#endif
device.c
#include "device.h"

struct gdevice *add_device_to_gdevice_list(struct gdevice *phead, struct gdevice *device)
{
	struct gdevice *p = phead;
    printf("%s|%s|%d:%p\n", __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__, p);

    if(p == NULL)
    {
        phead = device;
        
        printf("%s|%s|%d:\n", __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__);

        return phead;
    }
    else
    {
        device->next = phead;
        phead = device;

        printf("%s|%s|%d:\n", __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__);

        return phead;
    }

    return phead;
}

struct gdevice *find_gdevice_by_key(struct gdevice *pdev, unsigned char key)
{
    struct gdevice *p = pdev;
    printf("%s|%s|%d:\n", __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__);

    if(p == NULL)
    {
        printf("%s|%s|%d:\n", __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__);
        return NULL;
    }

    while(p != NULL)
    {
        if(p->key == key)
        {
            printf("%s|%s|%d:\n", __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__);
            return p;
        }

        p = p->next;

        if(p == NULL)
        {
            p = pdev;
        }
    }

    return NULL;
}

#if 0

struct gdevice
{
	char dev_name[128]; //设备名称
	int key; //key值，用于匹配控制指令的值
	int gpio_pin; //控制的gpio引脚
	int gpio_mode; //输入输出模式
	int gpio_status; //高低电平状态
	int check_face_status; //是否进行人脸检测状态
	int voice_set_status; //是否语音语音播报
	struct gdevice *next;
};

#endif

int set_gpio_gdevice_status(struct gdevice *pdev)
{
//    printf("\033[41;30m%s|%s|%d:pdev->gpio_status = %d\033[0m\n", __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__, pdev->gpio_status);
    if (pdev != NULL)
    {
        printf("%s|%s|%d:pdev->gpio_status = %d\n", __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__, pdev->gpio_status);
        if (pdev->gpio_pin != -1)
        {
            pinMode(pdev->gpio_pin, pdev->gpio_mode);
            printf("\033[45;30m%s|%s|%d:gpio_pin = %d, gpio_mode = %d\033[0m\n", __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__, pdev->gpio_pin, pdev->gpio_mode);
        }

        if(pdev->gpio_status != -1)
        {
            digitalWrite(pdev->gpio_pin, pdev->gpio_status);
            printf("%s|%s|%d:pdev->gpio_status = %d\n", __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__, pdev->gpio_status);
        }

        return 0;
    }
    else
    {
//        printf("%s|%s|%d: \033[41;36m something here \033[0m\n", __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__);
        return -1;
    }
}
剩余工程代码放在Github上

因为 .c 文件已经多达17个了，虽然是CV但是也很麻烦，干脆直接把整个工程放在 Github 上了。

https://github.com/Zillion6/orangePi_smart_house.git

git clone https://github.com/Zillion6/orangePi_smart_house.git

内置有两个版本的智能家居项目，一个是仅用结构体配置链表，另一个则是用 .inih 轻量级的C库构成链表。

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