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    智能門鎖不安全?工程師自己造了一個AI人臉識別門鎖

    2019-01-30 09:39:35 來源:EEFOCUS
    標簽:

    iPhone X Face ID反復打開了一扇窗,人們開始意識到通過AI深入學習他們的臉比他們的指紋更加獨特和準確。


    我們構建了一個平臺,展示了AI如何在Ultra96和Intel Movidius NCS以及Tensorflow Inception Facenet上運行。 該項目可以擴展到使用面部識別來解鎖,記錄進出情況,打開不同的燈光場景。


    TensorFlow Facenet
    我們使用基于 https://github.com/davidsandberg/facenet的 Facenet 以及Movidius的SDK。 Xilinx Ultra96 FPGA非常適合處理OpenCV,我們將通過NCS推斷面部識別。


    Facenet不是一種經過訓練的分類器,可以將面部歸類為屬于受過訓練的特定個體。 相反,它被訓練為一般地在面部上找到并量化地標。 通過比較兩個圖像上的面部界標量化值(網絡推斷輸出),可以確定兩個面部是同一個人的可能性。 這使我們能夠創建一種簡單易用的方法來對單個圖像進行面部識別。Movidius將用于在邊緣設備上實時推斷AI。

     


    Facenet image from Cole Murray's tutorial


    第1步:收集材料
    我們需要以下物品:

     


    Materials needed

     

    第2步:設置Netduino 3 WiFi
    Netduino是一個基于C#和.NET的物聯網板,具有很多功能,這樣我們就可以基于C#創建整個項目。


    從 https://visualstudio.microsoft.com/vs/mac/ 安裝Visual Studio ,在 這種情況下我使用的是Mac。 然后轉到Visual Studio社區菜單 - >擴展 - >圖庫,并搜索“MicroFramework”以安裝Micro Framework。

     


    Micro Framework

     

    按照此頁面的說明更新最新固件
    http://developer.wildernesslabs.co/Netduino/About/Updating_Firmware/#mac
    安裝最新固件后,我們需要通過Netduino Deploy設置WiFi網絡,以便設備連接到互聯網,我們將在這里使用靜態IP。

     


    Netduino Deploy


    第3步:連接硬件
    因為因為鎖需要12v并且Netduino的常規輸出只能提供5v,我們需要通過頂部的焊接2線接入Netduino的電源,如下圖所示,這將允許我們在沒有額外電源的情況下打開和關閉鎖舌。


    Modified Netduino with 12v Output


    然后我們可以從設備中點擊12v的輸出直接連接到繼電器,一個連接到門鎖,因此繼電器將從電路板本身接收+12v電壓,對繼電器接收負電壓。連接方式如下圖


    Wiring Frame


    第4步:設置Netduino Webserver
    我們現在可以使用以下代碼連接到計算機。 當它工作時我們可以進入下一步,我們已經創建了一個Netduino Web服務器,供其他設備通過WiFi網絡連接。 以下代碼設置了插座,當接收到“ON”時,它將打開LED和繼電器,這使我們可以打開鎖。

    上傳后,你會看到下面的圖像,連接互聯網。 一旦部署在Netduino上,我們就可以在終端上使用以下命令


    Netduino Webserver解鎖Deadbolt,如下所示


    Netduino Unlocking Bolt


    第5步:安裝PYNQ linux
    Ultra96很新,但可以非常友好地運行基礎Ubuntu,這是一個很大的優勢,因為這允許我們在ultra96上構建不同的平臺。 編譯后的debian版本可以從http://fileserver.linaro.org/owncloud/index.php/s/jTt3MYSuwtLuf9d下載。之后我們可以使用像ether這樣的工具將它加載到mini-SD卡上。

     

     

    在啟動時,我們首先必須通過刪除損壞的repos來修復一些錯誤。


    sudo rm -r /var/lib/apt/lists/*


    這允許我們根據需要安裝所有軟件包以使用該平臺。


    第6步:安裝Movidius NCSDK
    為了讓AI和Computer Vision工作,我們可以使用Movidius NCS,它具有一套工具來運行我們的項目。 Ultra96沒有演練,所以我們基本上通過https://movidius.github.io/blog/ncs-apps-on-rpi/引用了這個。


    首先我們必須安裝依賴項,這部分沒有PYNQ,所以我們將安裝它們以確保一切正常。


    接下來我們可以安裝NCSDK SDK,它包含可以將應用程序連接到NCS的API。 由于NCSDK不是為Ultra96構建的,我們可以使用 markjay4k的 版本 對變通方法進行以下修改。


    這項工作應該讓我們使用與Ultra96和PYNQ一起使用的NCSDK API

     


    NCSDK on PYNQ


    接下來我們將嘗試讓NcAppZoo和Hello World運行神經計算棒,我們需要在pynq上重復舊的python 3.6


    步驟7:使用Ultra96和NCS在邊緣AI
    在本指南中,我們將使用經過預先培訓并與Caffe合作的SSD神經網絡,我們還將學習如何利用其他神經網絡進行一些工作。

     


    Ultra96 with Movidius NCS


    在這一步中,我們之前已經訓練了通過caffe模型,我們必須在另一臺機器上編譯圖形,因為我們只安裝了API而不是工具包,因為它們不是為aarch64構建的。 但是,由于API可以工作,我們可以簡單地在另一臺機器上構建它并將圖形文件傳輸到Ultra96。 FPGA可以處理所有CV2和Movidius NCS。


    使用Facenet安裝Movidius NCS


    壓縮整個文件夾并將其復制到ultra96上

     

    第8步:構建面部識別驗證
    Movidius App Zoo應該能夠獲得NCS和OpenCV的整個軟件堆棧,接下來我們可以創建自己的文件夾并基于video_face_matcher示例運行。 我們只需要在validated_images下更改驗證圖像,因為facenet可以根據此進行訓練。 你可以在github repo上看到完整的代碼。

     


    validation image


    使用以下代碼,我們應該能夠訪問WiFi點與使用手機的WiFi Arduino鎖相同。我們如何做到這一點,特別是確保我們已經驗證了超過10幀的圖像,以避免誤報。


    當我們識別出錯誤的臉部時,我們可以顯示周圍的紅色邊框,以指示檢測到錯誤的人物。

     


    Wrong person detected


    當檢測到合適的人時,我們可以在周圍顯示綠色邊框,一旦通過10幀,我們就可以使用它來解鎖鎖舌

     


    Validated


    效果演示(點擊查看動圖)

     

    你想不想自己做個AI門鎖?感興趣的話請訪問:
    https://www.hackster.io/Nyceane/ai-facial-recognition-wifi-lock-7f9705
     

    與非網編譯內容,未經許可,不得轉載!

     

    有人說硬件技術將很快達到極限,而在我們看來,硬件創新,尤其是中國硬件工程師的創新,還遠未走到盡頭,而只是剛剛開始。作為致力于為全球硬件開發者提供技術共享服務的平臺,與非網母公司SupplyFrame旗下最大的全球硬件開發者社區Hackaday.com已連續五年舉辦全球硬件開發者大賽Hackadayprize,有超過3000多個硬件團隊在這個賽事中互動交流、切磋技藝。

     
    這個《硬件改變世界》系列,我們挑選在前幾屆Hackadayprize大賽中獲獎的優秀作品加以展示,硬件技術可以多有意思,硬件開發者可以多有創意,從這些作品中你可以看到。
     
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