【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

GLM-4.6V-Flash-WEB Web界面使用指南,拖图就出结果

GLM-4.6V-Flash-WEB Web界面使用指南,拖图就出结果 你不需要配置环境、不用写一行推理代码、甚至不用打开终端——只要把一张截图拖进浏览器窗口,几秒钟后,它就能告诉你图里写了什么、画了什么、哪里有问题。这不是未来预告,而是你现在就能在本地跑起来的真实体验。 GLM-4.6V-Flash-WEB 是智谱AI最新开源的轻量级视觉语言模型,专为Web端实时交互而生。它不像某些“实验室模型”那样只存在于论文和Benchmark表格里,而是真正做到了:部署快、启动快、响应快、上手更快。一块RTX 3090,一个浏览器,一次拖拽,结果即刻呈现。 本文不讲训练原理,不列参数表格,不堆技术术语。我们只聚焦一件事:怎么用好它的Web界面?从零开始,到稳定产出,每一步都清晰可操作。 1. 为什么说“拖图就出结果”不是宣传话术? 很多多模态模型标榜“支持图文理解”,但实际用起来才发现:要装依赖、改路径、调精度、修CUDA版本、

前端防范 XSS(跨站脚本攻击)

目录 一、防范措施 1.layui util  核心转义的特殊字符 示例 2.js-xss.js库 安装 1. Node.js 环境(npm/yarn) 2. 浏览器环境 核心 API 基础使用 1. 基础过滤(默认规则) 2. 自定义过滤规则 (1)允许特定标签 (2)允许特定属性 (3)自定义标签处理 (4)自定义属性处理 (5)转义特定字符 常见场景示例 1. 过滤用户输入的评论内容 2. 允许特定富文本标签(如富文本编辑器内容) 注意事项 更多配置 XSS(跨站脚本攻击)是一种常见的网络攻击手段,它允许攻击者将恶意脚本注入到其他用户的浏览器中。

详细教程:如何从前端查看调用接口、传参及返回结果(附带图片案例)

详细教程:如何从前端查看调用接口、传参及返回结果(附带图片案例)

目录 1. 打开浏览器开发者工具 2. 使用 Network 面板 3. 查看具体的API请求 a. Headers b. Payload c. Response d. Preview e. Timing 4. 实际操作步骤 5. 常见问题及解决方法 a. 无法看到API请求 b. 请求失败 c. 跨域问题(CORS) 作为一名后端工程师,理解前端如何调用接口、传递参数以及接收返回值是非常重要的。下面将详细介绍如何通过浏览器开发者工具(F12)查看和分析这些信息,并附带图片案例帮助你更好地理解。 1. 打开浏览器开发者工具 按下 F12 或右键点击页面选择“检查”可以打开浏览器的开发者工具。常用的浏览器如Chrome、Firefox等都内置了开发者工具。下面是我选择我的一篇文章,打开开发者工具进行演示。 2. 使用

Cursor+Codex隐藏技巧:用截图秒修前端Bug的保姆级教程(React/Chakra UI案例)

Cursor+Codex隐藏技巧:用截图秒修前端Bug的保姆级教程(React/Chakra UI案例) 前端开发中最令人头疼的莫过于那些难以定位的UI问题——元素错位、样式冲突、响应式失效...传统调试方式往往需要反复修改代码、刷新页面、检查元素。现在,通过Cursor编辑器集成的Codex功能,你可以直接用截图交互快速定位和修复这些问题。本文将带你从零开始,掌握这套革命性的调试工作流。 1. 环境准备与基础配置 在开始之前,确保你已经具备以下环境: * Cursor编辑器最新版(v2.5+) * Node.js 18.x及以上版本 * React 18项目(本文以Chakra UI 2.x为例) 首先在Cursor中安装Codex插件: 1. 点击左侧扩展图标 2. 搜索"Codex"并安装 3. 登录你的OpenAI账户(需要ChatGPT Plus订阅) 关键配置项: // 在项目根目录创建.