室外人群异常聚集监测与驱散系统设计

第5章系统测试5.1系统实物图图5.1系统实物图5.2测试原理图图5.2显示模块在测试过程中可能会遇到一些问题。首先，学习模式的次数必须达到要求，如果学习次数不足，系统在进行人员检测时可能会出现人数统计的问题。其次，系统可能会面临数据缓冲的挑战，特别是在需要处理大量人员数量时，系统需要一定的时间来加载数据。图5.2展示了显示模块，它能够实时显示摄像头采集的画面，并显示系统的状态、人数阈值和当前人数。SYS_Status用于表示系统的状态，包括RUN（运行）和END（结束）两种状态。THR_People_Num（1-5）表示人数阈值，其中1代表最低阈值，5代表最高阈值，当前显示的是阈值为3。而People_Num则表示当前检测到的人数，此时人数为1。总之，在测试过程中，必须确保学习模式的次数达到要求，以避免人数检测方面的问题。此外，对于系统的数据缓冲，需要在面对大量人员数量时留出适当的加载时间。图5.2的显示模块则提供了实时的画面显示，同时显示系统状态、人数阈值和当前检测到的人数，为系统的监测和管理提供了便利。图5.3按键模块如图5.3为按键模块，RST为复位按键，按下后清空学习的内容，SYS为系统按键，用来切换模式（RUN或END），KEY2为阈值减少按键，KEY3为阈值增加按键。图5.4运行结果如图5.4，在RUN模式下通过摄像头开始检测人数，此时检测到的人数为2，没有超过阈值；当超过阈值时，语音模块播报“人群异常聚集，为避免踩踏，请自行离开”来提醒人们注意避免人群聚集。基于人脸检测数据库、人脸识别性能测试数据库等，该系统可以使用任意正常人脸图像进行系统测试，该系统测试使用了六张人种、肤色、年龄、性别不尽相同的人脸图像，系统测试时都可成功识别，该系统也可对现实人物进行识别。第6章总结与展望随着大学生涯的即将结束，我的毕业设计也接近了尾声。经过一段时间的努力我的毕业设计终于完成了。在没有做毕业设计之前，我认为毕业设计只是对这几年来所学知识的单纯的总结，但是通过这次做毕业设计发觉自己的想法有点太简单。毕业设计不仅仅是对先前所学知识的一种检验，而且也是对自己实际操作能力的提升。通过这次毕业设计，我明白了自己的部分专业知识相对比较薄弱。自己要学习的东西还有很多，之前是觉得自己什么东西都懂，然而通过这次毕业设计，我才明白学习是一个长期积累的过程，在今后的工作与生活中都应该不断的学习，努力提高自己专业知识和综合素养。我的心得也就这么多了，总之，不管学会的还是学不会的的确觉得困难比较多，真是万事开头难，不知道如何入手。最后终于做完了有种如释重负的感觉。此外，还得出一个结论:知识必须通过应用才能实现其价值!有些东西以为学会了，但真正到用的时候才发现是两回事，所以我认为只有到真正会用的时候才是真的学会了。在此要感谢我的指导老师对我悉心的指导，感谢老师给我的帮助。在设计过程中，我通过查阅大量有关资料，与同学交流经验和自学，并向老师请教等方式，使自己学到了不少知识，也经历了不少艰辛，但收获同样巨大。在整个设计中我懂得了许多东西，也培养了我独立工作的能力，树立了对自己工作能力的信心，相信会对今后的学习工作生活有非常重要的影响。此次毕业设计的经历大大提高了我的动手能力，让我充分感受到在创造过程中探索的困难和成功时的喜悦。虽然这个设计做的并不完美，但是在本次毕业设计过程中，我所学到的东西将会是今后人生路上不可多得的财富与收获。

结论首先，必须明确监测的目标。监测系统的目标是检测人群密度、行动模式以及潜在的危险行为，以便及早采取预防措施。系统需要能够识别可能引发危险或危险行为的行动模式和特征。此外，还需要确定监测系统所覆盖的区域和人群，以确保系统的有效性和准确性。其次，需要选择合适的监测技术。现有的监测技术包括视频监控、无线传感器网络、卫星图像等。这些技术各有优缺点，应根据具体情况进行选择。例如，视频监控系统可以提供实时视频流，但需要大量的存储空间和人力资源来分析视频流。无线传感器网络可以提供精确的位置信息和传感器数据，但需要耗费大量的能源来保持网络连接。卫星图像可以提供大范围的监测能力，但需要考虑天气条件和图像分辨率等因素。第三，需要建立有效的数据分析和处理方法。监测系统需要能够实时收集和处理大量的数据，以便及时发现异常情况。数据分析方法可以包括传统的统计分析和机器学习技术，以便对大量数据进行自动处理和分类。此外，还需要建立有效的警报和应急响应机制，以便在出现异常情况时及时采取措施。最后，需要考虑隐私和安全问题。监测系统需要考虑个人隐私和数据安全问题，并采取相应的措施来保护数据的安全性和保密性。此外，还需要考虑监测系统的使用和管理问题，以确保系统的合法性和公正性。综上所述，针对室外人群异常聚集的监测系统设计需要考虑到监测目标、监测技术、数据处理方法以及隐私和安全问题等关键方面，以实现准确、高效、安全和可靠的监测。参考文献[1]陈汗青，万艳玲，王国刚，数字图像处理技术研究进展.工业控制计算机,2018.26(1):72-74.[2]张广军.机器视觉[M].北京:科学出版社,2018.[3]高燕梅.数字电子技术基础[M].电子工业出版社,2018.120-73.[4]赵鹏.机器视觉理论及应用[M]北京:电子工业出版社,2017.[5]胡耀聪.基于卷积神经网络的密集场景人数估计算法研究:[硕士学位论文].合肥:安徽大学图书馆,2018.[6]孙晓云.接口与通信技术原理与应用[J].中国电力出版社，2018.[7]王宗贤.城市公共场所密集人群检测:[硕士学位论文].北京:北方工业大学图书馆,2017.[8]袁宝红，张德祥，张玲君.基于OpenCV的视频运动目标检测与跟踪.计算机系统应用2019.22(5):90-93.[9]李百惠,杨庚.混合高斯模型的自适应前景提取，中国图象图形学报,2018:1620-1627.[10]罗雨，王永庆，罗海坤等.基于扩展卡尔曼滤波器的矢量跟踪算法研究.电子与信息学报2019(6):1400-1405.[11]惠为君.简述基于单片机ESP8266的智能配网[J].科学与信息化.2021,(15).[12]赵晓玉,李宇,朱新玉,等.一种智能送药小车的设计研究[J].科技风.2020,(19).DOI:10.19392/ki.1671-7341.202019012.[13]李昭,李华杰,孙建明,等.快递物流包装件分拣装置设计[J].包装与食品机械.2018,(5).DOI:10.3969/j.issn.1005-1295.2018.05.007.[14]CeratiG,ElmerP,LantzS,etal.TraditionalTrackingwithKalmanFilteronParallelArchitecturesJournalofPhysics:ConferenceSeries,2018.[15]PengweiHua，XiaowuLiu,JiguoYu,NaDang，XiaoweiZhang.Energy-efficientadaptiveslice-basedsecuredataaggregationschemeinWSN[J].ProcediaComputerScience,2018,129.[16]KORTUMK,MOLLERM,HIRNEIBC，etal.Smarteyedata:devdtopahealtO0%ofoundationformedicalrescarchusingSmartDataapplications[J].DerOphthalmologeZeitschriftDerDeutschenOphthalmologischenGescllschaft,2019.[17]RaafiB.DesignandDevelopmentofFuzzy-PIDControllerforFour-wheeledMobileRoboticStability:AC'aseStudyontheUphillRoad[J].PTEKJournalofEngineering,2020，6(2):6.[18]ZhouY,DongW,FYuan，etal.ResearchofOnlineWaterQualityMonitoringSystemBasedonZigbeeNetwork[J].AdvancesinInformatioSciences&ServiceSciences,2019，4(5):255-261.

附录电路图源代码importsensorimportimageimportlcdimportKPUaskpuimporttimefromMaiximportFPIOA,GPIOimportgcfromfpioa_managerimportfmfromboardimportboard_infoimportutimefromboardimportboard_infofrommachineimportTimer,UARTimportRELAY_DriveimportSYN6288_With_Busy_Drive###########################################再次运行删除模型##########################################try:deltask_fddeltask_lddeltask_feexceptException:passtry:delaexceptException:passgc.collect()###############################################################################################################################################模型加载##################################################内存中模型加载task_fd=kpu.load(0x300000)#加载：人脸检测模型找到人脸#############################################################################################################################################My--config##############################################SYS_Status='END'People_Num=0#人员数量THR_People_Num=3#人员数量阈值###############################################################################################################################################config#################################################anchor=(1.889,2.5245,2.9465,3.94056,3.99987,5.3658,5.155437,6.92275,6.718375,9.01025)#########################################################################################################################################文字显示######################################################defdraw_string(img,x,y,text,color,scale,bg=None):ifbg:img.draw_rectangle(x-2,y-2,len(text)*8*scale+4,16*scale,fill=True,color=bg)img=img.draw_string(x,y,text,color=color,scale=scale)returnimg############################################################################################################################################Face_Check################################################defFace_Check(img):globaltask_fd#人脸检测模型globalapeople_num=0#人员总数code=kpu.run_yolo2(task_fd,img)#人脸检测模型找到人脸ifcode:foriincode:img.draw_rectangle(i.rect(),color=lcd.RED)people_num=people_num+1returnpeople_num##############################################################################################################################################INIT####################################################lcd.init()#初始化LCDsensor.reset()#复位摄像头sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)#设置摄像头输出格式：屏幕使用的是RGB565sensor.set_framesize(sensor.QVGA)#设置摄像头输出帧大小：QVGA--320*240sensor.set_hmirror(1)#水平镜像sensor.set_vflip(1)#垂直镜像sensor.run(1)#图像捕捉功能控制：1--开始抓取图像0--停止抓取图像a=kpu.init_yolo2(task_fd,0.5,0.3,5,anchor)#因为使用了YOLO2模型，该模型有专门的初始化函数，调用初始化函数初始化模型img_lcd=image.Image()img_face=image.Image(size=(128,128))a=img_face.pix_to_ai()#########################################################################################################################################S-RELAY（语音控制）################################################控制语音模块--常开接线（继电器不工作状态是开路）fm.register(board_info.PIN_S_Relay_01,fm.fpioa.GPIO0)#注册IOCtr_S_RELAYCtr_S_RELAY=GPIO(GPIO.GPIO0,GPIO.OUT)S_Relay=RELAY_Drive.RELAY(Ctr_S_RELAY,1)#构建对象:S_RelayS_Relay.Init()#初始化:Relay_01#S_Relay.ON()#继电器打开#S_Relay.OFF()#继电器打开##########################################################################################################################################SYN6288(withbusy)##########################################fm.register(board_info.PIN_S_BUSY,fm.fpioa.GPIO1)#映射IO-S_BUSY#PIN_S_BUSYS_BUSY=GPIO(GPIO.GPIO1,GPIO.PULL_UP)#注册IO-S_BUSYfm.register(board_info.PIN_SRXD_MCU_TX,fm.fpioa.UART1_TX,force=True)#映射串口引脚MCU-TXfm.register(board_info.PIN_STXD_MCU_RX,fm.fpioa.UART1_RX,force=True)#映射串口引脚MCU-RXuart_1=UART(UART.UART1,9600,read_buf_len=10240)VOICE=SYN6288_With_Busy_Drive.SYN6288(uart_1,S_BUSY)#构建对象，默认忙时为高电平VOICE.Init()#播放语音#S_Relay.ON()#VOICE.Send_Data_Handle('people_max')#指令:'people_max'--人群异常聚集，为避免踩踏，请自行离开！#读忙#VOICE.Read_Busy()#合成/语音--返回"IS_BUSY"否则"NO_BUSY"##############################################################################################################################################KEY######################################################KEY_BOOT--未使用#KEY_SYSfm.register(board_info.PIN_KEY_SYS,fm.fpioa.GPIOHS1)#注册IO-KEY_SYSKEY_SYS=GPIO(GPIO.GPIOHS1,GPIO.IN,GPIO.PULL_UP)#构建KEY_SYS对象defexit_KEY_SYS_fun(KEY_SYS):#KEY_SYS中断回调函数globalS_RelayglobalSYS_Statustime.sleep_ms(10)#消除抖动ifKEY_SYS.value()==0:#确认按键被按下ifSYS_Status=='END':S_Relay.ON()#开启语音SYS_Status='RUN'else:S_Relay.OFF()#关闭语音SYS_Status='END'time.sleep_ms(100)#消除抖动KEY_SYS.irq(exit_KEY_SYS_fun,GPIO.IRQ_FALLING,priority=2)#开启中断，下降沿触发#KEY1--未使用#KEY2--+fm.register(board_info.PIN_KEY2_IN,fm.fpioa.GPIOHS3)#注册IO-KEY2KEY2=GPIO(GPIO.GPIOHS3,GPIO.IN,GPIO.PULL_UP)#构建KEY2对象defexit_KEY2_fun(KEY2):#KEY2中断回调函数globalSYS_StatusglobalTHR_People_Numtime.sleep_ms(10)#消除抖动ifKEY2.value()==0:#确认按键被按下ifSYS_Status=='END':THR_People_Num=THR_People_Num+1ifTHR_People_Num>5:THR_People_Num=1KEY2.irq(exit_KEY2_fun,GPIO.IRQ_FALLING,priority=2)#开启中断，下降沿触发#KEY3---fm.register(board_info.PIN_KEY3_IN,fm.fpioa.GPIOHS6)#注册IO-KEY3KEY3=GPIO(GPIO.GPIOHS6,GPIO.IN,GPIO.PULL_UP)#构建KEY3对象defexit_KEY3_fun(KEY3):#KEY3中断回调函数globalSYS_StatusglobalTHR_People_Numtime.sleep_ms(10)#消除抖动ifKEY3.value()==0:#确认按键被按下ifSYS_Status=='END':THR_People_Num=THR_People_Num-1ifTHR_People_Num<1:THR_People_Num=5KEY3.irq(exit_KEY3_fun,GPIO.IRQ_FALLING,priority=2)#开启中断，下降沿触发#########################################################################################################################################异常/正常#######################################################Operation(SYS_Status,THR_People_Num,People_Num)Last_People_warning=0defOperation(sys_status,thr_people_num,people_num):globalS_Relay,VOICEpeople_warning=0voice_flag=0ifsys_status=='RUN':#RUNifpeople_num>thr_people_num:voice_flag=1else:passelse:#ENDpass#执行ifvoice_flag==1:#人群异常聚集，为避免踩踏，请自行离开！ifVOICE.Read_Busy()=='NO_BUSY':VOICE.Send_Data_Handle('people_max')#指令:'people_max'--人群异常聚集，为避免踩踏，请自行离开！else:pass#############################################################################################################################################main#####################################################clock=time.clock()#新建一个时钟，用来计算FPSwhile1:clock.tick()#更新时钟img=sensor.snapshot()#抓取图片People_Num=Face_Check(img)#调用人脸检测函数Operation(SYS_Status,THR_People_Num,People_Num)#执行函数#显示：系统状态img=draw_string(img,2,0,'SYS_Status:%sTHR_People_Num(1-5):%dPeople_Num:%d'%(SYS_Status,THR_People_Num,People_Num),color=lcd.BLACK,scale=1,bg=lcd.WHITE)fps=clock.fps()#计算：FPSprint("%2.1ffps"%fps)#打印：FPSa=lcd.display(img)#显示：LCDgc.collect()#内存回收#kpu.memtest()#a=kpu.deinit(task_fe)#a=kpu.deinit(task_ld)#a=kpu.deinit(task_fd)####################################################################################################'''文件名称:1路继电器驱动文件型号：5V继电器版本:v1.0日期：2023.02.17作者: