基于人脸识别的立体车库-软件设计

绪论1.1前言伴随着我国社会的发展和进步、经济越来越繁荣、社会生活水平也随之提高，作为最便捷城市交通工具汽车，特别是小轿车、保姆车逐渐成为人们日常出行必选方式，以至于汽车也成为了市民不可缺少的生活必须物质。根据中国公安部交通管理局在去年6月份数据统计，全国机动车的保有量已高达3.4亿辆，其中占主要比例为汽车，约2.5亿辆，其中城市超过100万辆的汽车就有66个，并且超过300万辆机动车城市高达11个。城市发展过于迅速会引发很多隐秘的社会问题，由于中国汽车保有量的快速增长，在享受着汽车给出行生活带来便利的同时，城市道路也变得更加拥挤拥挤、出行想找车位停车也越之困难，城市问题逐步出现。不可能无限增长的城市土地使用面积和城市土地资源的自身贫缺和昂贵使得继续使用未开放的土地来加建停车库的方法是毅然不可取的，也是非常困难的事情。但是如果没有车位停车，医院、商场等这些人员相对密集地区停车位缺少，以至于大多数市民只能将自己车停靠在马路的两侧，不仅会导致交通拥挤，而且也会带来一些不可想象的隐患。造成这些停车困难问题主要是停车场的配置设施不合理和不规范导致了以下这些问题：车位的不足、停车秩序混乱和车库管理方法落后。所以采取对现有的车库系统进行升级改造是最好的办法。至今，我国大多数车库的操作管理控制系统采用的是基于人工管理和人工看守的方式来运行的，或者有一些较为先进的车库采用的是基于IC卡识别和车牌识别的技术来控制车库的进出使用。IC卡验证技术由于存在需要自身去接触刷卡认证方式的不可避免自身问题，只能适合用于简单的出入口的时间上计费功能，无法使用满足更多的条件和功能。在立体循环车库中，客户不能够通过车牌识别进行取车，并且车牌识别存在车牌号码清晰度的清晰度影响，所以该方法和智能IC卡差不多，并不能解决实际问题。此外现有的车库大多没有一个实时的信息发布平台发布实时车位空余信息、车位位置、车辆要求和收费等信息。如果客户想停车，必须亲自开车去车库内寻找才得知，这样既浪费时间，也会造成一些车库拥挤而附近车位还有剩余车位的资源浪费的现象。因此，目前的管理方式对庞大的私家车数量和新型立体车库模式有着极大的局限性。随着社会的进步，对身份识别的安全要求也越来越高，人脸识别技术快速发展、运用也越来越多，算法精度也越来越高，成为当今主流运用于身份的识别技术和方法。人脸识别技术是通过对人脸信息进行检测，将之转化为可处理计算机的二进制数字模型进出处理，提取出脸部关键点的特征值，建立精确可靠的人脸对比识别的数字模型，完成身份的识别和对比。在立体车库系统中引入人脸识别技术，不仅能提高车辆入库和出库的效率，而且还减少人工管理的复杂和客户反向取车的困难。通过人脸识别进行空闲车位的分配和绑定，在智能车库系统中具有较高的实用价值和经济价值。1.2本设计在国内外的发展概况及存在的问题1.2.1国外智能车库研究现状智能车库在国外研究比较早，已有相关研究成果，研究场所相对完善，但在亚洲，起步相对晚一点，但做的最好的是日本，并且取得成功显著。日本的智能式停车场除了具有停车功能外，还具有城市商业及社会气息，包括通过一些大型广告牌、顶棚绿化装饰功能，在一些重要街道进行改造，将智能式停车场与城市环境融为一体，成为城市的一道靓丽且独特的风景，在日本，智能车库的建设已经成为了城市特色之一。在韩国，智能车库的研究相对缓慢一点，大概是1970时代开始着手这方面研究，直至1990年代才开始试营、使用。但是现今，韩国智能车库管理系统研发和生产就高达400多家，主要研发也是通过引进日本先进技术，然后再自身学习改造研发使用。国外的汽车品牌多和汽车价格较低和人们购买力强的原因，车辆增长比较块，国外发达国家早已在智能车库方向进行研究使用，主要是为了缓解道路交通，加快城市经济发展，至今，智能停车管理系统在日本、欧美发达国家已广泛运用。发达国家在研究智能车库的方向上，投入了大量资金、人员、物力的支持，创立完善的科所进行研究和开发。据相关数据统计，美国在1970年代花在智能车库管理系统的费用就高达12.935亿美元。欧盟在智能车库的研究经费的4年也高达280亿欧元。日本科研在智能交通研究一年内资金高达161亿日元。现近，国外车库厂商在往“网络化存车”的方向进行研究。1.2.2国内智能车库研究现状我国在智能停车管理系统领域的研究方向起步相对较晚。由于国内这几年汽车也开始迅速发展，停车库也供不应求，国内也开始出现了很多关于这方面开发的厂商。我国在这方面技术一开始主要是通过引进日本、欧美等这些拥有成熟的智能车库技术，然后再改进学习，最终形成符合我国车库的的智能车库停车系统。国内的智能停车系统起初，国内缺少较高智能化的设备生产机构，导致了现今我国智能管理系统厂家大量购买使用的是国外的设施。如今，国内智能停车场系统大多数是在出入口设置刷卡系统，使用智能IC卡管理系统，用来记录出入时间和实现计费功能。这套管理系统采用的智能卡是磁感应卡，卡内设置不同的序列号作为区分，读取卡没有安全机制设置，如果内置卡号被盗取，拷贝复现成功高，安全性能相对较低。且国内目前来说，停车场管理系统自动化功能有限,IC卡和识别IC卡设备都没有明确的标准，软件结构相对简单,安全性难以得到保证，从严格来说，不能称之为有效的智能化停车管理系统。现最新出现流行的基于车牌识别管理系统，可以很好的管理记录车辆的进入和出去，但是在用于立体车库上，使用、功能难以实现。现如今，智能车库主要功能是可以快速地进行停取车操作，提高停车场出入库效率并且还有提高车位利用率和车库相关设施配置的合理规范性。智能停车系统现得到全世界的认同和重视，智能停车系统也会很快得到推广和应用。据钛媒体瞬眼去年7月1日报道，“智能立体停车库在深圳市宝安区甲岸正式投入使用和运营。这车库也是深圳宝安区第一个公共智能立体车库，并且是全国首个采用人脸识别进行停取车的智能立体车库，该项目是中集集团旗下深圳中集智能停车有限公司设计和搭建。”到至今，该车库很好的解决了当地车辆堵塞的社会问题，给深圳市至全国立体停车库建设带来了很好的设计案例。人脸识别技术已经基本成熟，有很多成功的案例，改善人类生活，是智能AI技术的发展与运用。1.3本设计的目的、意义及应达到的技术要求1.3.1本设计目的、意义为了较好的解决停车、取车难的问题，本设计采用基于人脸识别的车库管理系统，客户在入库、出库均通过刷脸认证。在车库管理上，可以有效减少管理人员和管理设施的设立，在客户使用上，可以避免客户需要随身携带IC卡和IC失磁、丢失等不安全问题，最重要还有一点是不需要客户自己去寻找车位，系统自动分配车位绑定客户人脸信息，客户取车时，只需要进行刷脸即可取车。在该系统上，提供线上查询、人脸识别线上预约车位系统，可以提高该系统的利用率和使用率。该系统运行在微信小程序上，据统计，微信已经达10几亿客户，基本人人都有微信，使用微信小程序可以免去客户需要下载APP、APP需更新等问题，可以直接通过微信运行该系统，刷新页面便能运行最新系统，方便客户使用。该小程序线上提供腾讯导航功能，解决客户找不到车位，集成一套人性化的智能管理系统。1.3.2本设计达到的技术要求1.车库系统整体控制和运行该项目是基于人脸识别的立体车库设计，主要是将人脸识别的智能AI技术与车库运行全自动化技术融合，实现智能自动化运行。2.人脸识别系统设置系统运行初期，客户进行上传照片进行注册、识别、使用。提高该系统的安全性、准确性。系统中期，采用视频采集功能，进行人脸识别、验证，提高该系统的效率和便捷。系统后期，加入活体检测功能，提高客户在使用该系统是出于本人精神的状态。3.停取车的设置客户通过人脸注册成功后，可以通过再次提交人脸信息进行分配车位和取出本人车位。4.人员安全离开当使用人员停放好车辆，为了确保使用人员的安全，微信客户端会提示“是否已离开车库”，确认了则启动立体车库正常运转。整个过程完毕，则提示“您的车辆已停放成功”。5.出口车辆的检测与收费微信客户端弹出收费窗口，以停车时间开始依据计算收费，系统在调试阶段，则未开启此系统。6.对外信息发布微信小程序提供查询功能，可以对外发布车库的相关信息，如当前车位情况、收费情况、可停放使用的车辆信息介绍等情况。可以让车主更便利的寻找到车位。7.车库导航线上提供腾讯地图导航功能，方便客户寻找车库进行使用。8.车库的一体化运行为了提高该智能车库的效率，智能车库在所有环节都设置人工管理，采用远程监控技术进行远程操作控制，实时检测。9.车辆的状态记录与分析车库系统可记录和分析车辆在车库内的状态：包括入库、出库还有行驶的出入口进行分析，供系统后续优化和使用。1.4本设计应解决的主要问题(1)项目在控制运行时的安全问题是否能得到保障(2)人脸识别的算法是否能达到高效、精确无误(3)车库中车辆的检测能不能达到实时更新(4)微信小程序的网络通讯能不能满足项目需求

2系统配置2.1系统介绍本课题软件开发拟在腾讯云服务器架构相应环境运行，云服务器是64位Windowserver10系统，系统变量安装Python3.7、mongodb数据库、dlib、pillow、opencv和人脸训练器等人像处理主要核心资源包，还有微信开发者工具软件。采用Client/Server结构模式进行客户端和服务器的连接共享，即为客户端/服务器结构模式。服务器配置相关环境配置环境，客户端安装微信这款工具便可使用。在特定的环境下，系统的客户端软件和服务端软件是相互对应的。微信工具现在支持IOS、安卓、微软系统，实现全覆盖手机，所以可以保证绝大部分人可以使用该系统。在系统维护升级的时候，只需要服务端更新功能，客户端无需重新下载，直接刷新加载就可以更新版本，这也是使用微信小程序的优势，不需要重新编写对应的系统相应的软件，在这方面无疑有着绝对优势的表现。数据库采用mongodb数据库，具有效率高、配置简单、操作简单，存储数据量大和简单等特点，使用起来十分容易上手操作，能满足该项目存取人脸数据和车辆数据和绑定等相关操作。软件配置核心是人脸识别对比算法，项目采用的算法是基于HOG特征的人脸识别对比算法，主要进行人脸信息进行特征提取、检测、分析和对比，HOG特征算法通过统计图像各部分的梯度值形成一个成直方图，从而实现人脸对比识别。2.2操作系统的配置网络云服务器，具有环境配置完善、方便运营、易操作、支持各种操作等特点，可为此项目提供高使用、高效益及易于维护和后期检测的运行平台，并且使用加速乐和vpn加快进程，有利于提高数据的处理能力和用户体验感。如今现有的云服务器操作系统基本分为两类：windowsserver系统和linux系统。当前开发语言是Python，所以两者系统都可以选，但本项目数据库运用是mongodb数据库，权衡之下选择windows系统兼容性会更好，64位操作系统有更大的内存，具备更优秀的系统性能以及执行效率，选择win10系统，是因为其中有可以加快系统运行速度的自动优化功能，综合所有功能选择64位Win10的云服务器可以更好的运行这个项目。2.3编程语言的选择项目采用python作为核心编程语言，该语言适合用于机器学习、网站建设，编程简便，并且拥有强大的社区以及库、框架，自动化性能更高，是非常高效和可靠的编程语言。它是一种高级的语言，学习使用相对简单，且解释、编译、运行非常快。在机器学习和深度学习算法领域中，python是用户选择最多的，主要是选择python内置的两个库：Numpy、Scipy，他有独自的机器学习算法和数据处理算法，效率非常高：聚类、回归和分类。甚至内置还有数据转换、特征算法学习等，并且这些功能都可以通过几行简单的代码实现。2.4数据库的选择项目采用MongoDB数据库，该数据库是10gen公司在2009年上线使用的开源数据库。MongoDB数据库的定位是一个开源的、易于操作的以文本存储的数据库。数据都是以文档JSON格式进行存储在MongoDB数据库中。JSON数据易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。JSON结构有两种结构，json简单说就是Javascript中的对象和数组，所以这两种结构就是对象和数组两种结构，通过这两种结构可以表示各种复杂的结构【8】。在数据库中，都是以字典形成对存在，每条数据都由一个名字和数据类型还有值组成。SOL数据库与MongoDB数据库进行的对比，如下表1：表1SQL数据库与MongoDB数据对比SOL数据库MongoDB数据库表集合行文档列字段索引索引

采用Mongodb数据库的优势：查询支持：MongoDB可以根据名字或者给定范围查询，并且能根据正则表达式进行严格读取某条数据信息；索引支持：假定某些字段，设置为辅助索引，就可以直接采取索引进行查询；分片支持：跨多服务器进行查询使用是MongoDB数据库区别其他数据库的特性功能之一；主从复制支持：可以在两个服务器上运行数据库，当主服务出现故障时，可以使用备用服务器；2.5客户端的选择据相关数据统计，微信使用客户已经累计了10亿多，涵括了中国94%以上的智能设备，基本上可以说是人人使用微信。根据QuestMobile发布的《2019小程序半年洞察报告》数据显示，直至上年6月，客户使用微信小程序的人数已高达7个亿，几乎人人都有用过微信小程序，以下是他的好处优势：1、微信不用注册，便可直接登陆使用微信小程序不需要安装、直接打开使用，不用下载其他客户端，这就是微信小程序对他其他软件的一大优势。2、微信可以调用自身线上支付在微信上，有自已的支付平台，可以实现支付，不需要第三方，因此在微信小程序中能迅速完成支付，方便客户使用车库系统，并且省下缴费时间。3、可直接分享，进行线上推广相较于软件，微信小程序可以直接分享转发、转发朋友圈、好友，增大了车库的知悉人数和使用人数。4、开发成本低对于原生的APP来说，开发一个APP花费是巨大的，而微信小程序则不同，微信官方有提供大量样式、模板，只需要实现相应功能即可，成本降低很多。

3人脸识别技术3.1人脸识别技术概述人脸识别技术，是一种基于人的脸部特征信息的检测识别对比技术。首先采集人脸信息并保存成图片，然后根据算法提取人脸信息，进而对检测的人脸进行解析，建立可靠数学模型进行对比识别，最后得出结果，人脸识别通常也叫做面部识别、脸部识别。人脸识别技术早在上世纪60年代开始研究，由于80年代的光成像技术和计算机技术逐渐成熟，人脸识别技术也更进一步发展，而人脸识别技术真正成熟是在90年代后的美国、德国、日本，并且开始投放运用；人脸识别核心技术主要包含了机器学习、深度学习、人工智能等多种图像视频处理技术，该技术也是目前生物特征识别算法的最新的成果和运用，该核心技术的成熟也意味着旧时代的弱人工智能开始转向新时代的强人工智能。当今，人脸识别对比技术也出现在各个行业，如图图3人脸识别技术运用3.2人脸识别技术的优劣势优势：人脸识别技术能有效进行实时监控检测技术，并且在短时间内获取到相关数据提交到服务端进行处理，由于它是非接触性的识别技术，因此可以进行隐蔽的运行和监控，主要应用于犯罪人员的追捕、实时监控等等；使用极其方便，只需要摄像头和电脑就可以实现，大多数用户都可以满足这些条件，并可有效记录人脸信息，非常适用于事后的调查和追踪，例如VIP客户识别、出入境管理等等。但是其他的生物特征识别（例如指纹识别、虹膜识别）想用于这类事件，后期比较复杂，就很难进行此类操作；现今用于做人脸识别技术的相关设施，成本也慢慢降低，例如现在的电脑、手机等等的设备，都成了家家户户必备的生活品，人脸识别技术也给市场带来了很多的发展、需求。劣势：一个正常人的脸部不会一直一样，伴随着年龄的增长，身体的某些原因变化也会导致脸部信息变化，虽然不会发生很大的变化，但是依然会对识别过程产生一些干扰和破坏，或者有些人是经常戴眼镜的，化妆的都会造成一些微小误差，所以也是有一些不可靠的因素在里面；除此之外，尽管世界上没有相同的两张人脸，但是依旧有可能存在某些很相似的人脸，这种情况可能会被检测成本人从而产生不好的后果，想要解决这些不稳定的干扰因素还需加强算法，提高检测安全性；人脸识别最重要也是最难突破的一点，在进行识别对比的过程中产生了一些自然的干扰因素很难去除，主要是光照、阴雨天、还有人脸的位置、方向、角度和摄像头之间距离等等都会干扰识别对比的效果，进而造成本次识别的影响。总而言之，人脸识别技术也会存在自身的缺点，提高人脸识别结果的可靠度，就是人脸识别技术的发展巨大挑战，也是亟需解决的重要问题。3.3人脸识别技术算法现在主流的人脸识别算法有很多，本文主要介绍以下两种算法，第一种是最经典、目前比较常用的算法基于特征脸的人脸识别方法（Eigenface或PCA），还有就是本次设计采用的，也是比较新颖和识别效率比较高的算法基于图像梯度方向直方图HOG算法(HistogrsmlofOrientedGradient)。（1）基于特征脸部的识别算法（Eigenface或PCA）PCA算法的出现是人脸识别算法发展中核心突破的一次，这被称之为是历史上第一种可靠度最高的的人脸识别算法。在1987年，SirovichandKirby为了实现和解决图片降维提出了PCA（主成分分析）算法，MatthewTurk和AlexPentland在此基础上进行研究和突破，并成功在1991年提出了这种基于特征脸部的识别算法，算法主要是通过将原始图像投影到指定空间，通过一系列处理技术得到降维之后图像，取出主要单位作为人脸的主要信息，主单位的提取基本就是得到人脸的形状，所以称为“特征脸”。PCA算法主要原理：主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是通过运用数学理论分析事物主要矛盾的方法，建立模型分析主要影响，得出主要物质。计算通过投影将高纬度图像转化为低纬度图像，是一种压缩矩阵算法，在降低维数的同时保存主要信息，最后只保留矩阵主要的特征。EigenFace算法流程大致如下：(a)EigenFace算法流程（2）基于梯度方向的直方图（HOG算法）HOG算法：方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)主要是采用计算机的图像视觉处理技术，从视觉图像处理中得出物体的特征描述子。HOG算法主要是统计图像同种梯度方向次数，最后根据统计计数得出该图像的梯度直方图。HOG算法原理：首先将整个图像分割成很多个相互连接的细胞单元cell，这些独立的单独cell梯度方向生成自身独立一个方向梯度直方图，最后统计这些直方图可表示出所检测目标的描述子。根据描述子进行梯度的累积，最终生成一个基于梯度方向的直方图，从而得出某块区域，作为该人脸的主要特征，最后输入到分类器里面检测，进行识别、对比，得出信息。HOG算法优势：HOG主要是在图像的局部单元格cell上进行处理，所以可以很好的降低了图像受天气、光照等环境影响，然后是直方图在图像处理时进行归一化处理技术，可以有效的提高人脸识别算法的精度，只要被识别的人物能给出大致的正脸方向，允许一些微笑的动作、神态的变化，当中细微的姿态可以完全忽略，不会对识别造成任何影响，从而非常适用于人脸识别算法。HOG算法流程大致如下：（b）HOG算法流程1、系统初始化2、图片进行灰度化处理，最终生成只有x,y,z（灰度）的三维图像；3、图片采用Gamma归一化处理，调整图片对比度，降低图片受光照、其他环境影响，同时还可以降低噪音干扰；4、HOG中的滑动步长、窗口win、块block、细胞cell，如下例演示图4.1所示，在128px*128px照片中截取一个64px*64px的窗口图4.1图像截取窗口图4.2所示，在窗口内选择16px*16px块进行步长为8移动图4.2窗口检测图5所示，在一个块中，细胞单元cell不会再次移动，假定细胞尺寸为(8,8)，所以在一个16px*16px块中共有2×2=4个cell。图5块检测检测窗口的计算方式：假设图检测窗口的像素为64px×64px，取块的像素为16px*16px，确定一般滑动步长(8,8)。图像在列中将滑动次数如下：图像在列中将滑动次数如下：所以在64px64px检测窗口共滑动7*7=49个块对所有细胞cell进行投影，计算权重像素的梯度值计算公式：将G(x,y)像素坐标设为Gx(x,y),Gy(x,y)【10】利用线性微分公式得出像素的梯度值，G(x,y)梯度大小和方向分别为【10】对所有细胞cell再次进行归一化处理图像分成若干个cell，为每个cell构建梯度方向直方图构成特征向量，这8px*8px的cell的梯度信息通过采用8个角度方向直方图进行统计，G(x,y)角度取值范围是0度到360度，分为8个主要方向角度，每个角度主方向设置为（上、右上、右、右下、下、左下、左、左上），共8维特征向量（8个bin），每个角度方向相差45度进行统计，检测如果是已存在的相同角度则该角度加1，最后对cell内每个像素用梯度方向在直方图中进行加权投影，得到该图像的梯度直方图，就是该cell对应的8维特征向量的直方图,如图6。图6梯度方向直方图8、最终把原始图生成转化成HOG表达式，最后得出该图像的基本人脸结构图7人脸结构模型图3.4活体检测技术活体检测技术是主要是确定是本人在进行身份认证技术，降低伪造照片对系统的攻击。在进行人脸识别过程中，要求本人通过眨眼、摇头和张嘴等操作来确定其本人在进行操作。可有效降低照片、换面具、通过表情化妆等对系统进行攻击的威胁，从而保证客户使用系统的安全性和唯一性。活体检测主要用于门禁系统、打卡系统等，本次车库也属于门禁系统之一，所以后续也会上该技术提高智能车库的安全性。活体检测常用检测方法主要是眨眼、摇头检查，为了系统的效率和安全性，本系统采用的是眨眼检测算法。眨眼是算法如下：图8人脸68个特征点人脸检测技术提供了人脸信息主要的68个特征点，根据这68个特征点，我们可以分析出人眼、鼻子、嘴巴的位置，进而实现相关检测功能。本次要使用的是眨眼检测，所以定位到眼睛那些特征点图9人眼特征点原理：通过计算眼睛当前的纵横比，就可以分析出当前是否在眨眼，进行检测，公式如下如果当前人眼为闭眼时，则结果为0，如果张眼时，则有一个数值。设置一个合理的阈值，实验多次运算得出，最满足眨眼检测的阈值是0.3。检测识别通过阈值变化确定是否本人操作。如果待检测阈值大于0.3，则确定本人眼睛是处于张开状态；如果待检测阈值小于0.3，则确定本人眼睛是处于闭上状态的。最后设定3秒内，必须有两种状态相互改变，则证明这是本人进行操作。3.5人脸识别技术系统设计图10人脸识别核心设计人脸识别的核心是通过数据库已知人脸进行训练，已知人脸的照片应该足够多，目的是提高人脸识别模块的准确性，最后通过已知人脸训练生成一个较为普遍符合大众的人脸模型，提供给人脸识别系统进行人脸识别、检测、对比使用。图11人脸识别系统设计服务器端：主要实现人脸检测、对比、识别功能。在人脸识别模块中，首先对图片进行预处理，生成符合识别的图片，如灰度化、归一化处理等，然后通过HOG算法对该图片进行识别处理，在通过识别对比算法识别出改图片的人物并返回相应信息。在人脸识别模块中设置人脸对比成功的阈值，进行待检测图片和已知图片对比得出阈值，若检测阈值大于预先设置的阈值，则表示识别成功，并将识别结果返回给用户界面模块；反之，若待识别图像与数据库中已知图片的检测阈值小于预先设置的阈值，则表示识别失败，结果同样返回给用户模块【8】。用户端：提供功能接口给用户进行注册人脸信息和提交待识别的照片，实现用户与系统之间的交互，用户初次使用，先通过注册，将名字和照片上传数据库进行注册，检测照片是否合理，并返回注册信息。用户注册成功后，用户可以使用该人脸识别系统，并自动进入到人脸识别模块，再次要求本人上传其他照片，系统进行识别检测，结果返回用户界模块，告知用户是否被成功识别。

4总体设计4.1服务器功能设计服务器实现用户注册和使用功能，停车管理费计时功能，线上提供车位数据实时更新、预约管理、手机支付、车库位置导航、安全按钮功能，并且设置后台管理人脸注册信息。4.1.1服务器架构图12服务器架构服务器软件架构主要实现人脸信息管理、线上预约和支付、服务连接、后台管理以及连接硬件控制功能。(1)控制部分：接收app端的控制信息，并且对车库管理端发送相应的控制数据进行请求和处理；(2)核心部分：核心部分实现的功能是处理客户注册和识别、线上预约、停取车功能，后台处理异常图片功能；(4)车位分配：查询数据库合理分配车辆，并且保存相应车辆数据(5)服务：服务主要是提供各类服务功能，提供地图导航服务，意见反馈功能；(6)连接：连接、通讯；(7)组件路由：分配相应接口，返回查询页面，提供各类组件支持；

4.1.2服务器软件流程图图13服务器流程架构服务器软件流程，主要是实现用户的注册、识别等操作整体流程，同时实现用户对车位、预约、停取一体化等等，并且响应车库控制端的相关请求，绑定相应的功能，控制相应的车库的相关设备。(1)系统管理：主要是人脸数据、车位数据、车位与人脸数据绑定算法等相关管理；(2)监听端口数据：端口监听主要是服务器对小程序各个功能监听并返回相应的信息，实现对数据接收存储、转发和控制相应的操作；(3)app数据：app数据主要以json格式数据进行提交，提交的内容包括可能为照片和名字或者照片，按不同功能划分；(4)车库和人脸数据：车库数据模块、人脸数据模块、车库和人脸绑定的模块，第三个模块为线程模块，用户使用时生成，退出时消失，对应的数据做相关的处理；(5)用户注册、识别等：主要是实现注册、识别及相关管理；(6)异步IO处理：使用线程池异步IO非阻塞方法，防止遇到同时请求阻塞，同时执行相应的请求处理；4.2数据库功能设计数据库实现用户信息存储和车位信息存储，作为车位和人脸数据绑定交互的媒介。4.2.1数据库功能设置数据库采用的是MongoDB数据库，创建三个库，一个是管理员、一个是车位数据库、还有一个是人脸信息集合，提供给后台调用和使用。图14MongoDB数据库admin数据库：存放的是系统后台操作人员数据库，对人脸不及格照片进行过滤和删除；car数据库：存放的是车位信息，提供给后台使用；face_project：存放的是人脸信息；4.2.2Mongodb数据库存储信息Mongodb操作简单，存储的信息直接就是与文本的形式储存，方便我们和后台调用图15MongoDB数据库操作4.2.3后台连接Mongodb数据库在MongoDB数据中，已提供python程序接口。服务器只需通过python安装该驱动，便可连接MongoDB数据库，这个驱动也是python已经集合好了一个安装包，安装完便可直接使用，配合后端就可以实现相应的功能和操作，且处理数据极快，非常方便。安装语句：python3-mpip3installpymongo导入语句：importpymongo调用语句：myclient=pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")mydb=myclient["runoobdb"]提供的方法：增添语句insert_one()，查找语句find_one()，更新语句update_one()排序语句sort()，删除语句delete_one()4.3微信小程序软件设计微信小程序客户端主要是提供给用户的注册、人脸识别等操作功能，并提供线上车位查询、预约、停取车功能，以及微信支付等功能，同时提供安全按钮接口，保证用户安全。4.3.1微信小程序端软件架构图16微信小程序架构功能描述如下：用户注册：用户提供照片和名字进行线上注册，注册成功则返回相应信息线上预约：提供线上查询接口，如果有空余车位，则提示用户上传照片进行预约和绑定操作。停车操作：查询是否有预约，有直接分配相应车位进行，无则先查询车位是否有车，如有则提示上次照片进行绑定，分配车位，并开始计时功能取车操作：提示用户上传照片进行取车操作，上传照片成功，则关闭计时功能，计算时间并收取费用。安全按钮：当用户停取完车都需要执行此事件，保证用户已经离开。导航功能：提供地图，并带百度导航。支付管理：提供支付管理相关操作4.3.2微信小程序端软件流程能根据系统功能，以及微信小程序的需求服务，其中微信小程序软件流程如下图17软件流程根据设计需求，微信小程序主要是提供页面显示和、功能使用和监听客户操作的功能，运行大致如下：(1)后台服务器初始化，正常运行，启动系统，接受来自微信小程序数据；(2)微信小程序监听用户动作，包括人脸信息注册、线上查询车位、预约车位、停车、取车等；(3)微信小程序一直运行，持续监听，如果监测到用户提交数据，则开启数据发送操作；(4)开启数据传送后，封装需要发送的数据包成为json格式；(5)发送数据，将封装好的信息发送给服务器；(6)等待服务器处理结果，并且将结果显示给用户；(7)异步运行，同时监听用户动作。

5系统运行流程5.1系统整体流程根据系统的设计原理，通信流程，以及采用json数据格式的协议，根据系统架构的分析大致可总结为以下的通信过程，以下为通信流程简图图18系统整体流程(1)微信小程序客户端：监听用户的信息和相关操作，并且把这些数据解析成JSON格式数据发送给服务器端，等待服务器返回结果进行显示；(2)服务器端：服务器正常运行，监听和接受来自微信小程序的数据，解析处理JSON数据，调用调用对应函数、方法，对数据进行相关操作和处理，得到返回的结果，创建成新的命令信息，返回给微信小程序并且通过路由功能发送数据给相关的停车端服务；(3)车库控制端：接受服务器传来的数据指令，将数据解析处理成指令函数，控制车库运行，分配车位和提取车位等。

5.2系统运行测试微信小程序提供给客户使用功能如下：图19微信小程序导航模块客户使用人脸注册功能：

图20人脸注册识别模块客户提交姓名和照片，进行注册，如果识别成功，则成功截取人脸和名字绑定进行保存，并返回相应的结果给客户。（2）客户使用预约查询预约功能：图21线上预约查询模块客户使用查询预约功能，查询成功分配车位给客户，并告知客户需在15分钟将车开到指定位置进行停放，逾期将失效。（3）客户使用停车系统

图22停车系统分为两种情况，一种为已有预约的车位，当如果已经有预约，直接分配系统预留的车位给客户进行停放，如果无预约。则进行数据库查询等操作，在分配车位。取车系统图23取车系统提示客户提交照片，进行人脸识别，进行车位寻找，返回对应的车位给客户(5)安全按钮

图24安全按钮提供给客户使用安全按钮，确保用户离开，在启动车库系统停车须知图25停车须知模块提供给客户使用流程，客户紧急联系的方式，还有车库位置和导航人脸识别效果如下图26人脸识别效果人脸识别实例，从一张多人脸照片中获取到已注册人脸眨眼检测效果图27.1睁眼图27.2闭眼眨眼检测实例，通过检测睁眼和闭眼的间隔时长是否大于3秒，从而判定他是否为本人在进行操作。

6结论本文根据当今的流行智能车库管理系统，进行创新和升级，采用人脸识别技术进行优化和加强，从而实现本次智能车库系统。本次设计主要得出以下想法：(1)针对目前停车系统环境的恶劣，排线困难、检测故障复杂、人员管理复杂等问题，提出一种基于人脸识别的立体车库设计，通过软件方式实现对车库的控制；(2)在进行人脸识别功能测试时，比较了通过百度AI识别技术和dlib人脸识别技术进行分析，发现百度AI识别技术可操作性不高，受网络影响较大，dlib可以进行自行控制识别的结果和效率，并且不受网络影响；(3)功能创新部分，引入了微信小程序，微信小程序不仅是用户使用最多的软件之一，而且也是最低消耗手机性能的软件，不需要下载、安装，可以直接进行线上使用；(4)研究学习JSO格式，基于JSON协议制定系统的通信协议，加快了系统处理数据的性能。综上所述，本设计研究基于物联网技术、人脸识别技术、无线通讯技术等实现该次智能人脸识别车库的设计，系统不仅可以通过线上查询预约寻找车位，降低出行找车位停的困难，而且也使用了人脸识别技术提高入库和出库的效率。本文研究的智能车库管理系统，由于时间和技术等多方面的影响，所以本次智能车库设计依旧有很多不足需要完善，总结为以下几方面：(1)增加收费算法，综合考虑停车场的因素和系统识别因素导致收费出现偏差，完善系统；(2)将客户上传照片方式改为监控识别方式，优化算法，减少客户操作，提高速率；(4)微信小程序可能相对不够安全，以后加入语音指令功能，通过识别通过后，进行语音停取车，提高客户体验感智能化、自动化是未来的发展的方向和趋势，智能车库管理系统的研究对我国未来城市发展有着积极的影响，改善城市交通，便捷市民生活，促进社会经济发展。智能车库是实现智慧交通的最有效的办法，不仅可以有效的解决停取车的问题，还可以提升车库车位的使用率低等问题。因此，在还没有标准化的智能车库管理系统，研究智能车库管理系统的标准、自动化、智能化有着深远的历史意义。参考文献孙志．基于OpenCV的人脸识别算法实验平台研究与实现［Ｄ］．吉林：吉林大学，2014．池燕玲.基于深度学习的人脸识别方法的研究［Ｄ］．福州：福建师范大学，2015．龙海强.基于深度学习的人脸识别算法［Ｄ］．广州：广东工业大学，2016．黄佳.基于OPENCV的计算机视觉技术研究［Ｄ］．上海：华东理工大学，2012.孙博.智能车库系统的研究与实现［Ｄ］．昆明：昆明理工大学大学，2014．王艳红.基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的研究［Ｄ］．杭州：杭州电子科技大学，2013.何荣.基于OpenCV人脸识别系统设计［Ｄ］．广州：华南理工大学，2013.麻锡林.智能车库管理系统的研究与实现［Ｄ］．绵阳：西南科技大学，2017.卜秋月.基于OpenCV的人脸识别系统的设计与实现［Ｄ］．吉林：吉林大学，2015.聂然.基于OpenCV的人脸检测与跟踪算法实现［Ｄ］．淮南：安徽理工大学，2015.慕春雷.基于HOG特征的人脸识别系统研究［Ｄ］．成都：电子科技大学，2013.吕联盟.基于云计算的人脸识别系统研究与设计［Ｄ］．西安：长安大学，2014.宋万军.基于OpenCV视觉库的人脸检测［Ｄ］．吉林：吉林大学，2014麻锡林，智能车库管理系统的研究与实现［Ｄ］．绵阳：西南科技大学，2017.秦小文，温志芳，乔维维．基于OpenCV的图像处理［J］．电子测试，2011，第七期苏慧娟、于正林、张桂林，基于OpenCV的图像处理［J］．科技资讯，2014，NO.08赵琳、马慧娟、孙彦，智能车库管理系统的设计［J］．无线互联科技，2017，第十八期刘培军、马明栋、王得玉，基于OpenCV图像处理系统的开发与实现［J］．计算机技术与发展，2019，第29卷第3期秦小文、温志芳、乔维维，基于OpenCV的图像处理［J］．电子测试，2011，第7期齐金山，基于OpenCV的人脸检测算法研究［J］．淮阴师范学院学报(自然科学版)，2009，第9卷第3期陶颖军，基于OpenCV的人脸识别应用［J］．计算机系统应用，2012，第21卷第3期叶明委员，大力推广立体车库解决小区停车难题[Ｎ]．昆明日报，2015年10月30日第007版

谢辞时长一个学期的毕业设计就将结束了，这也意味着北京理工大学珠海学院的大学生涯也即将结束。在这段毕业设计时间里，我得到了很大的自身提高，学到了很多知识，最重要一点是极大的加强了自我学习能力、自我约束能力、自我养成良好习惯的能力。此次经历告诉我，只要不断历经考验、解决困难，才能真正激发、提高自已的本能，付出双倍努力、耐心，就会得到意想不到的收获。在此，首先要感谢我的恩师-刘娜老师，致以最深的感谢。她严格的治学精神、精益求精的工作作风，深深感染了我，并且在我遇到困难，百思不得其解的时候，是她耐心的鼓励、虚心的指导。我还要感谢在一起陪伴我度过这次艰难毕业设计的各位同学、朋友，没有你们的支持与帮助，我也不能这么顺利完成这次毕业设计。还有特别感谢朱凯强同学、吴淑芬同学，在本次设计中，给予了我很多的支持，帮助我解决了不少课题问题。附录程序源代码人脸识别核心代码vimportface_recognitionimportcv2importosunknown_image=face_recognition.load_image_file('image/he.jpg')known_image=face_recognition.load_image_file('image/zeng.jpg')results=[]known_face_encoding=face_recognition.face_encodings(known_image)[0]unknown_face_encodings=face_recognition.face_encodings(unknown_image)#获取未知图片两个特征位置face_locations=face_recognition.face_locations(unknown_image)#print(face_locations)#返回列表，查询列表长度就是几个脸foriinrange(len(face_locations)):top,right,bottom,left=face_locations[i]#每张脸坐标face_image=unknown_image[top:bottom,left:right]#以面形式取出来,生成数组face_coding=face_recognition.face_encodings(face_image)#提取单个人脸特征ifface_coding:result={}#人脸一张张对比matches=face_pare_faces([unknown_face_encodings[i]],known_face_encoding,tolerance=0.5)print(matches)ifTrueinmatches:print('在未知图片中找到已知面孔')result['face_encoding']=face_codingresult['is_view']=Trueresult['location']=face_locations[i]result['face_id']=i+1results.append(result)ifresult['is_view']:print('已知面孔匹配照片上的第{}张脸！'.format(result['face_id']))view_face_locations=[i['location']foriinresultsifi['is_view']]#获取已知人脸位置iflen(view_face_locations)>0:forlocationinview_face_locations:top,right,bottom,left=locationstart=(left,top)end=(right,bottom)cv2.rectangle(unknown_image,start,end,(0,0,255),thickness=2)font=cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEXcv2.putText(unknown_image,'Zyx',(left+6,bottom+16),font,3.0,(255,255,255),thickness=1)save_path="D:/PP/1.jpg"cv2.imwrite(save_path,unknown_image)dWindow("enhanced",0)cv2.resizeWindow("enhanced",640,480);cv2.imshow('enhanced',unknown_image)cv2.waitKey()眨眼检测代码fromscipy.spatialimportdistanceimportdlibimportcv2fromimutilsimportface_utilsdefeye_aspect_ratio(eye):'''计算EAR值，眨眼检测欧氏距离计算:parameye::return:'''A=distance.euclidean(eye[1],eye[5])B=distance.euclidean(eye[2],eye[4])C=distance.euclidean(eye[0],eye[3])return(A+B)/(2.0*C)#dlib的69个特征点人脸检测器detector=dlib.get_frontal_face_detector()pretector=dlib.shape_predictor('libs/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')#设置眼睛纵横比的阀值EAR_THRESH=0.3#连续3帧内是闭眼操作#假定连续3帧以上的EAR值都小于阀值，才确认是产生眨眼EAR_CONSEC_FRAMES=3#人脸特征点中对应眼睛的特征点的序号RIGHT_EYE_START=37-1#数组从0开始，与数组保持一致RIGHT_EYE_END=42-1LEFT_EYE_START=43-1LEFT_EYE_END=48-1frame_counter=0#连续帧的计算blink_counter=0#眨眼的计算cap=cv2.VideoCapture(0)whileTrue:ret,frame=cap.read()gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转化为灰度图像rects=detector(gray,1)#把图片像素放大一倍，获取更多细节iflen(rects)>0:shape=pretector(gray,rects[0])#检测特征点points=face_utils.shape_to_np(shape)#转换成点坐标信息leftEye=points[LEFT_EYE_START:LEFT_EYE_END+1]#取出左眼特征点rigEye=points[RIGHT_EYE_START:RIGHT_EYE_END+1]#取出右眼特征点#计算左右眼的EAR值leftEAR=eye_aspect_ratio(leftEye)rightEAR=eye_aspect_ratio(rigEye)#计算轮廓不是必须算法#计算左右眼EAR的平均值ear=(leftEAR+rightEAR)/2.0#寻找左右眼的轮廓leftEyeHull=cv2.convexHull(leftEye)rightEyeHull=cv2.convexHull(rigEye)#绘制左右眼轮廓cv2.drawContours(frame,[leftEyeHull],-1,(0,255,0),1)cv2.drawContours(frame,[rightEyeHull],-1,(0,255,0),1)#如果EAR小于阀值，开始计算连续帧ifear<EAR_THRESH:frame_counter+=1blink_counter+=1else:ifframe_counter>=EAR_CONSEC_FRAMES:print("眨眼检测成功，请进入")frame_counter+=1breakframe_counter=0#cv2.putText(frame,"blink:{}".format(blink_counter))cv2.imshow('window',frame)ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()

电脑无法识别U盘该怎么办HYPERLINK电脑无法识别U盘怎么办?打开我的电脑上单击右键，在快捷菜单里，选择“管理”，打开“计算机管理”窗口。在计算机管理窗口里，选择“存储”下面的“磁盘管理”，如果看得到没有盘符的U盘，那么在这个U盘上按鼠标右键，选择“更改驱动器名称和路径”选项，就打开了“更改……的驱动器号和路径”对话框。再点击“更改”按钮，打开“更改驱动器号和路径”的对话框，在“指定以下驱动器号”的右边下拉列表里，选择你希望分配给U盘的驱动器号，尽可能靠后选择，比如X、Y、Z，选择好后，单击确定按钮，回到上一次“更改……的驱动器号和路径”对话框窗口，再一次单击确定，就回到“计算机管理”窗口。至此，如果一切正常，就给U盘单独设置了一个长久使用的驱动器号，并却，不受虚拟驱动器的影响了。建议将U盘插到电脑上，看任务栏中是否显示图标，如果显示，在我的电脑点右键查看属性——高级——硬件——设备管理器——查看里面是否有问号的设备，在问号设备上点右键——更新驱动程序然后下一步——否暂时不连接到网络——下一步自动安装软件（推荐）就可以了另外：系统不认U盘的几种处理方法1.禁用主板usb设备。管理员在CMOS设置里将USB设备禁用，并且设置BIOS密码，这样U盘插到电脑上以后，电脑也不会识别。这种方法有它的局限性，就是不仅禁用了U盘，同时也禁用了其他的usb设备，比如usb鼠标，usb光驱等。所以这种方法管理员一般不会用，除非这台电脑非常重要，值得他舍弃掉整个usb总线的功能。但是这种屏蔽也可以破解，即便设置了密码。整个BIOS设置都存放在CMOS芯片里，而COMS的记忆作用是靠主板上的一个电容供电的。电容的电来源于主板电池，所以，只要把主板电池卸下来，用一根导线将原来装电池的地方正负极短接，瞬间就能清空整个CMOS设置，包括BIOS的密码。随后只需安回电池，自己重新设置一下CMOS，就可以使用usb设备了。（当然，这需要打开机箱，一般众目睽睽之下不大适用~~）2.修改注册表项，禁用usb移动存储设备。打开注册表文件，依次展开"HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\usbehci”双击右面的“Start”键，把编辑窗口中的“数值数据”改为“4”，把基数选择为“十六进制”就可以了。改好后注销一下就可以看见效果了。为了防止别人用相同的方法来破解，我们可以删除或者改名注册表编辑器程序。提示：“Start”这个键是USB设备的工作开关，默认设置为“3”表示手动，“2”是表示自动，“4”是表示停用。3.在computermanagement里将removablestorage的使用权限禁止。computermanagement是一个windows管理组件，可以在控制面板——管理工具——计算机管理打开。在该工具窗口中storage——removablestorage——property中，general项，可以控制系统托盘是否显示security则可以管理移动存储设备的使用权限。在security中将普通用户的使用权限降低，就可以达到禁用u盘的目的。破解的方法也很简单，管理员降低普通用户移动存储设备的使用权限，但未必禁用computermanagement的使用权限。普通用户可以通过这个工具解除usb移动存储设备的使用权限限制。另外，值得一提的是，如果u盘插到电脑上后可以驱动，但是我的电脑里却没有盘符，很有可能是管理员改动了u盘的默认盘符，使得我的电脑不能识别。这种情况，可以在movablestorage中看到u盘驱动器。可以在u盘驱动器属性设置里为u盘重新分配一个盘符，再重新插拔一次u盘，就可以在我的电脑里看到u盘的盘符了。一、首先可以将该U盘换到别的机器上，看使用是否正常。如果排除了硬件损坏的可能，一般就是软件方面有问题。在WindowsXP+SP1操作系统下，有些USB2.0设备的确常常出现工作不稳定的问题，可以试试安装设备自带的USB2.0驱动程序。另外最好不要使用USB延长线，防止因为供电不足而造成不稳定现象。如果仍无效，可以在主板BIOS设定中，将USB接口强行设置为USB1.1传输速率。二、（适用于WIN98）启动计算机，进入主板BIOS设置，检查BIOS中USB的相关选项是否已经打开：OnChipUSB设定为Enabled；USBController设定为Enabled；PNPOSInstalled设定为Yes；AssignIRQForUSB设成Enabled。要正常使用USB设备首先要开启USB接口，在主板BIOS里可以进行此项工作，一般来说只需在BIOS中进入ChipsetFeatures设置，并将USBKeyborad/MouseLegacy选项设定为Enable，就能够保证在操作系统下使用USB键盘了。这些选项的作用是打开主板芯片组对USB设备的完全支持，为系统识别USB设备做准备工作。三、USB口接触不好处理办法：拔下，等十秒钟再插上USB口，使接触完好；五、闪存盘驱动程序没有安装完成(WIN98系统下)处理办法：鼠标点“我的电脑”，选择属性找到“通用串行总线”，删除其中的USBMASSSTORAGE项，再点击“刷新”，然后按照提示重新安装一次驱动程序。六、接其它USB设备(如扫描仪、打印机、数码相机)时可以正常使用，接优盘时闪指示灯不亮，不能够使用。1、检查优盘与电脑的联接是否正常，并换用其它USB接口测试。2、检查设备管理器，看是否出现”通用总线设备控制器”条目，如果没有，请将电脑主板BIOS中USB接口条目*激活(ENABLE)。3、如果电脑安装过其它类型USB设备，卸载该设备驱动程序，并首先安装优盘驱动程序。4、到其它电脑试用此优盘，确认是否优盘不良。七、启动型优盘在的电脑上无法实现启动，可能是主板型号不支持。如何判断一块主板是否支持闪存盘启动系统启动型优盘是采用模拟USB软驱和USB硬盘的方式启动电脑的。只要电脑主板支持USB设备启动，即BIOS的启动选项中有USB-FDD、USB-HDD或是其它类似的选项，就可以使用启动型优盘启动电脑。八、第一次在电脑上使用优盘，未出现提示发现新硬件的窗口，驱动程序无法安装的原因可能是：1、主板usbcontroller未启用解决办法:在电脑主板BIOS中启用此功能。2、usbcontroller已经启用但运行不正常解决办法:在设备管理器中删除”通用串行控制器”下的相关设备并刷新。3、优盘被电脑识别异常，在设备管理器中表现为带有黄色？或！的”其它设备”或“未知设备”。解决办法:删除此设备并刷新。九、大容量的U盘(例如兼具MP3播放器或录音功能的U盘)或移动硬盘在电脑上无法正常使用，虽然系统提示找到了未知的USB设备，但无法正确识别U盘或移动硬盘。原因可能是：1．USB接口供电不足:系统为每个USB接口分配了500mA的最大输出电流，一般的U盘只需要100mA的工作电流，因此在使用过程中不会出现什么问题。大多数移动硬盘所使用的是普通的2.5英寸硬盘，其工作电流介于500mA~1000mA之间，此时假如仅仅通过USB接口供电，当系统中并无其他USB设备时，那么还是可以勉强使用的，但如果电压不稳的话，就随时可能出现供电不足的问题。特别是使用支持USB2.0的移动硬盘时，情况最为严重。另外，如果你的笔记本电脑使用电池供电，那么USB接口所分配的电量就更小了。2．使用了外接的USB扩展卡:在笔记本电脑中使用USB2.0的U盘或移动硬盘时，如果笔记本电脑不支持USB2.0技术，一般必须通过PCMCIA卡转USB2.0的扩展卡来间接实现支持，这些扩展卡基本上都采用NEC公司的D720100AGMUSB控制芯片，少则提供两个USB2.0接口，多则提供五个USB2.0接口，对一般用户而言足够使用了。由于PCMICA接口提供的电源功率比板载USB接口要小，这样就会由于供电不足而导致移动硬盘工作的出现问题。解决方案:1.它从USB连接线上接移动硬盘的一端引出一根转接线，可以插入电脑背后的PS/2接口取电，这里可以比USB接口提供更大的电流输出。2.利用电源补偿线(也称“键盘取电线”)，如果U盘或移动硬盘的包装盒中提供了选配的电源适配器，你就可以直接使用外接电源，这样就可以从根本上避免供电不足的情况发生了前置USB线接错。当主板上的USB线和机箱上的前置USB接口对应相接时把正负接反就会发生这类故障，这也是相当危险的，因为正负接反很可能会使得USB设备烧毁。所以尽量采用机箱后置的USB接口,也少用延长线.也可能是断口有问题,换个USB端口看下.USB接口电压不足。当把<ahref="mobileharddisk">移动硬盘</a>接在前置USB口上时就有可能发生系统无法识别出设备的故障。原因是<ahref="">移动硬盘</a>功率比较大要求电压相对比较严格，前置接口可能无法提供足够的电压，当然劣质的电源也可能会造成这个问题。解决方法是<ahref="">移动硬盘</a>不要接在前置USB接口上，更换劣质低功率的电源或尽量使用外接电源的硬盘盒，假如有条件的话。主板和系统的兼容性问题。呵呵这类故障中最著名的就是NF2主板与USB的兼容性问题。假如你是在NF2的主板上碰到这个问题的话，则可以先安装最新的nForce2专用USB2.0驱动和补丁、最新的主板补丁和操作系统补丁，还是不行的话尝试着刷新一下主板的BIOS一般都能解决。系统或BIOS问题。当你在BIOS或操作系统中禁用了USB时就会发生USB设备无法在系统中识别。解决方法是开启与USB设备相关的选项。就是开机按F2或DEL键,进入BIOS,把enableusbdevice选择enable。拔插要小心,读写时千万不可拔出,不然有可能烧毁芯片。XP中任务栏中多出USB设备的图标，打开该图标就会在列表中显示U盘设备，选择将该设备停用,然后你再拔出设备，这样会比较安全。

其实判断软件硬件问题很简单,在别的机器或换个系统试试就可以了.有些小的问题不妨先用专门软件格式化下.还有提醒大家WINDOWS下格式化时要选择FAT,不要选FAT32。

提示无法识别的USB设备维修

故障提示如图：

无法识别的USB设备：UnknownUSBDevice.很多人都遇到过的一个问题，所谓“无法识别”对于操作系统来说，或者是驱动程度有问题，或者是USB设备出现