【摘 要】
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本文以树莓派3B+为基础,融入物联网技术和人脸识别技术,设计了一套基于人脸识别的嵌入式民用安防系统。相较于传统形式的民用安防系统,其主要特点是价格便宜,体积小,可移植性高,可扩展能力强、识别效果更好。首先,针对系统的需求分析,对系统软硬件和云平台部分提出相应的设计方案,其中硬件部分涉及到系统主控器件和其余辅助模块的选择和结构设计,软件部分则包含系统软件结构设计和软件环境搭建的细节。其次,鉴于嵌入式
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本文以树莓派3B+为基础,融入物联网技术和人脸识别技术,设计了一套基于人脸识别的嵌入式民用安防系统。相较于传统形式的民用安防系统,其主要特点是价格便宜,体积小,可移植性高,可扩展能力强、识别效果更好。首先,针对系统的需求分析,对系统软硬件和云平台部分提出相应的设计方案,其中硬件部分涉及到系统主控器件和其余辅助模块的选择和结构设计,软件部分则包含系统软件结构设计和软件环境搭建的细节。其次,鉴于嵌入式系统资源有限,神经网络模型移植难度大的特点,本文以设计特征提取和分类器为基础,提出适于本系统的人脸识别算法。针对人脸识别算法在嵌入式民用安防系统中的应用难点:1.算法与硬件性能匹配的问题、2.人脸训练样本数据集的问题、3.针对陌生人脸识别的问题、4.人脸识别受环境因素影响的问题。在人脸识别算法设计环节中,通过使用以Haar分类器为主和MTCNN为辅的人脸检测方案提高检测成功率,降低图像背景等干扰因素;使用双层MB3-LBP特征算子代替传统的LBP算子,提高特征算子的抗干扰能力和纹理描绘能力;使用最佳阈值和OCSVM结合的分类器设计方案,提高陌生人脸识别率;并通过多组评估实验,验证算法的有效性和硬件兼容性。最后,通过实物搭建和收集测试数据,对该系统进行测试实验,从实时性、准确率、稳定性等三个技术指标进行评估,给出系统的可行性分析。图[50]表[20]参[80]
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