树莓派智能家居毕设：AI 辅助开发与边缘推理实践

基于树莓派的智能家居系统构建指南

在基于树莓派的智能家居毕业设计中，常见困境包括算力有限导致 AI 模型卡顿、传感器数据处理复杂、边缘端部署步骤繁琐等。本文分享如何利用 AI 辅助开发工具和轻量级 AI 推理框架，高效、稳定地构建智能家居系统。

1. 背景与核心痛点

传统树莓派项目开发面临以下难题：

• 硬件资源捉襟见肘：内存和 CPU 性能有限，直接部署未经优化的 TensorFlow 或 PyTorch 模型易导致系统崩溃。
• 模型部署复杂：将 PC 训练好的模型移植到 ARM 架构涉及框架版本、依赖库及算子兼容性问题。
• 调试过程困难：集成传感器、执行器、网络服务和 AI 推理后，异常定位难度大。
• 代码质量与效率平衡：毕设周期内需兼顾功能实现与代码可读性。

2. 工具与框架选型

AI 辅助开发工具

• GitHub Copilot：上下文理解能力强，擅长生成代码块和补全重复逻辑。
• Amazon CodeWhisperer：对 AWS 服务支持友好，提供安全性建议。
• 本地化替代方案：如 StarCoder 或 CodeLlama，适合离线环境。

边缘 AI 推理框架

• TensorFlow Lite (TFLite)：生态成熟，支持硬件加速，适合图像识别和语音唤醒。
• ONNX Runtime：框架兼容性高，支持多种后端。
• PyTorch Mobile：原生体验好，但社区资源相对较少。

推荐选择：TensorFlow Lite（文档丰富）或 ONNX Runtime（灵活性高）。

3. 核心实现细节

3.1 传感器数据采集与预处理

# sensor_manager.py
import time
import logging
from typing import Optional, Tuple
import adafruit_dht
import board
from picamera2 import Picamera2
import numpy as np

class SensorManager:
    """统一管理各类传感器的数据采集"""
    def __init__(self):
        self.dht_device = None
        self.camera = 
        ._init_sensors()
        .logger = logging.getLogger(__name__)

     ():
        :
            .dht_device = adafruit_dht.DHT11(board.D4)
         Exception  e:
            .logger.warning()
            .dht_device = 
        
        :
            .camera = Picamera2()
            preview_config = .camera.create_preview_configuration(main={: (, )})
            .camera.configure(preview_config)
            .camera.start()
         Exception  e:
            .logger.error()
            .camera = 

     () -> [[, ]]:
          .dht_device:
             
        :
            temperature = .dht_device.temperature
            humidity = .dht_device.humidity
             temperature     humidity   :
                 temperature, humidity
         RuntimeError  e:
            .logger.debug()
         Exception  e:
            .logger.error()
         

     () -> [np.ndarray]:
          .camera:
             
        :
            frame = .camera.capture_array()
             frame.shape[] == :
                frame_rgb = frame[:, :, ::-]
            :
                frame_rgb = frame
             PIL  Image
            img = Image.fromarray(frame_rgb)
            img = img.resize(resize, Image.Resampling.BILINEAR)
             np.array(img)
         Exception  e:
            .logger.error()
             

     ():
         .dht_device:
            .dht_device.exit()
         .camera:
            .camera.stop()