【已开源】【嵌入式 Linux 音视频+ AI 实战项目】瑞芯微 Rockchip 系列 RK3588-基于深度学习的人脸门禁+ IPC 智能安防监控系统

【已开源】【嵌入式 Linux 音视频+ AI 实战项目】瑞芯微 Rockchip 系列 RK3588-基于深度学习的人脸门禁+ IPC 智能安防监控系统

前言

本文主要介绍我最近开发的一个个人实战项目,“基于深度学习的人脸门禁+ IPC 智能安防监控系统”,全程满帧流畅运行。这个项目我目前全网搜了一圈,还没发现有相关类型的开源项目。这个项目只要稍微改进下,就可以变成市面上目前流行的三款产品,人脸识别门禁系统、IPC 安防和 NVR。在最下面会有视频演示。

本项目适用于瑞芯微 Rockchip 系列的板端,开源链接在文章最下面。

功能

人脸门禁系统

  • 人靠近自动亮屏,人走自动息屏
  • 支持人脸识别
  • 支持录入人脸,并进行人脸配对(极速配对 < 0.2S)

IPC 智能安防监控系统

  • 支持通过 onvif 实时查看摄像头画面
  • 支持实时目标检测(支持高达80种物体检测)
  • 支持录像
  • 支持检测到人时自动录像
  • 支持检测到人时自动报警

用到的硬件

1738765194618.jpg
  • 野火鲁班猫4 RK3588S2
  • IMX415 800W 4k 摄像头
  • RTL8822CE Wifi+BT
  • mipi LCD RGB 7寸 1024×600 触摸屏
  • 人体红外检测 SR501:通过 GPIO 读取相应数值,用于判断是否有人靠近
  • 128×32 OLED屏:通过 I2C 通信显示画面内容,用于显示人脸检测结果
  • 蓝牙音箱

用到的深度学习模型

  • yolo11:用于实时目标检测
  • retinaFace:用于人脸检测
  • facenet:用于人脸特征提取

模型需要经过转换和量化,并且进行精度评估,如果不知道如何在 Rockchip 平台进行模型转换的同学,可以参考我这篇文章:《瑞芯微 Rockchip 系列 RK3588 主流深度学习框架模型转成 rknn 模型教程》

用到的技术栈

  • C++
  • RKNN:用于在 Rockchip 上进行 NPU 推理
  • FFmpeg:用于音视频编解码,使用了 ffmpeg-rockchip 库进行 MPP 硬件编解码,提高编解码速度
  • Opencv:用于视频帧处理
  • LVGL:流行的 GUI 框架
  • Bluez-Alsa:用于连接蓝牙音箱并播放音频
  • Onvif:一个流行的 IP 摄像头协议标准,支持在电脑端直接查看摄像头画面,操作摄像头云台等等

线程架构图

这个项目涉及的线程较多,其中包含推理线程池、渲染线程、处理线程等待,使用了原子操作、锁、条件变量等解决了线程同步问题。

线程架构如下图所示:

image.png

如果不理解线程池概念的同学,可以参考我这篇文章:《C++ 线程池浅析》

项目演示

项目改进

由于是个人项目且时间有限,因此还存在很多可优化空间。

比如在人脸门禁系统中,可以有如下改进:

  • 加入 IR 摄像头,进行活体检测
  • 为人脸门禁系统加入 NFC 模块,支持通过 NFC 解锁
  • 为人脸门禁系统加入指纹模块,支持通过指纹解锁
  • 添加 mysql 数据库,将姓名、年龄、工号、人脸特征进行存储

而在 IPC 安防摄像头系统中,可以有如下改进:

  • 加入舵机云台,完善 onvif,支持远程控制云台转动
  • 对 yolo11 模型进行微调,加入摔倒识别、火焰识别、打架识别等等
  • 加入 IRCUT 滤光片,添加 IR 灯,实现日夜切换功能
  • 加入 webrtc,实现实时对话功能

https://github.com/qaz624824554/deep_learning_security_system

Read more

Trae-cn一句话安装OpenClaw:AI智能体框架快速部署指南

Trae-cn一句话安装OpenClaw:AI智能体框架快速部署指南 背景 在AI大爆发的2026年,两款工具正在改变开发者的工作方式:Trae-cn作为字节跳动推出的AI原生IDE,让编程变得前所未有的简单;OpenClaw(昵称"小龙虾")作为开源AI智能体框架,让AI从"能聊天"进化到"能干活"。 本文将详细介绍Trae-cn的安装与优势,并演示如何用它一句话完成OpenClaw的安装部署。 一、Trae-cn:AI原生编程利器 1.1 什么是Trae-cn Trae-cn是字节跳动推出的AI原生集成开发环境(IDE),完全免费,支持Windows和macOS双平台。与传统的"IDE + AI插件"模式不同,Trae-cn从底层架构就将AI能力深度融入开发工作流,实现了真正的AI原生体验。 1.2 Trae-cn的核心优势 内置顶级AI模型 Trae-cn内置了多款顶级AI模型,无需额外配置: 模型特点适用场景Claude-3.5推理能力强,代码质量高复杂逻辑开发、

【AI大模型前沿】昆仑万维开源Skywork-R1V3:38B多模态推理模型,高考数学142分刷新开源SOTA

【AI大模型前沿】昆仑万维开源Skywork-R1V3:38B多模态推理模型,高考数学142分刷新开源SOTA

系列篇章💥 No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型 RuiPath:如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学 CLAMP-3:多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破4【AI大模型前沿】阿里 QwQ-32B:320 亿参数推理大模型,性能比肩 DeepSeek-R1,免费开源5【AI大模型前沿】TRELLIS:微软、清华、中科大联合推出的高质量3D生成模型6【AI大模型前沿】Migician:清华、北大、华科联手打造的多图像定位大模型,一键解决安防监控与自动驾驶难题7【AI大模型前沿】DeepSeek-V3-0324:AI 模型的全面升级与技术突破8【AI大模型前沿】BioMedGPT-R1:清华联合水木分子打造的多模态生物医药大模型,开启智能研发新纪元9【AI大模型前沿】DiffRhythm:西北工业大学打造的10秒铸就完整歌曲的AI歌曲生成模型10【AI大模型前沿】R1-Omni:阿里开源全模态情感识别与强化学习的创新结合11【AI大模型前沿】Qwen2.5-Omni:

IntelliJ IDEA AI Assistant 携带OpenCode保姆级安装教程来了

IntelliJ IDEA AI Assistant 携带OpenCode保姆级安装教程来了

01 引言 AI Assistant 是 JetBrains 官方推出的 AI 驱动插件,专为软件开发设计。但是之前由于需要订阅才能使用,安装了之后又卸载了。 上一节简单介绍了一下IDEA 2026.1的简单功能,没有实际使用AI Assistant推出的ACP自定义模型。本节将通过安装opencode了解其使用过程。 02 安装 安装上一节已经介绍了,这里不在赘述。但是在安装过程中可能会出现一些问题。 2.1 安装后无法使用 明显显示已经安安装好了,几乎秒级安装,怎么感觉都有点离谱。 但是在对话框无法使用,无法发出信息,也没有选择模型的地方。 其实这个时候是后台在下载opencode的安装包,只不过界面没有明确的提示。可能由于网络原因下载失败,导致对话框无法使用。如果有网络原因,也可以从GitHub手动下载。 真正下载完成之后保存的位置: C:\Users\{user.name}\AppData\Local\JetBrains\acp-agents\.downloads\opencode 重启IDEA编辑器,

字节跳动AI IDE:Trae 完全上手指南——从零安装到熟练使用,开启AI驱动开发新范式

字节跳动AI IDE:Trae 完全上手指南——从零安装到熟练使用,开启AI驱动开发新范式

目录 * 前言:当IDE进化为智能体 * 1.初识Trae * 1.1 Trae是什么? * 1.2 Trae的核心优势 * 1.3 谁适合使用Trae? * 2.安装与初始配置 * 2.1 支持的操作系统 * 2.2 下载与安装步骤 * 2.3 验证安装成功 * 3.界面导航(五分钟熟悉布局) * 3.1 核心区域功能说明 * 3.2 常用快捷键速查 * 4.核心AI功能详解 * 4.1 Chat模式:随时提问的编程助手 * 4.2 Builder模式:自然语言生成完整项目 * 4.2.1 实战案例:做一个待办事项应用 * 4.