构建智能门禁安防系统：树莓派 4B、OpenCV、SQLite 和 MQTT 的应用（代码示例）

本文主要是介绍构建智能门禁安防系统：树莓派 4B、OpenCV、SQLite 和 MQTT 的应用（代码示例），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、项目概述

1.1 项目目标和用途

本项目旨在开发一个智能门禁安防系统，该系统利用摄像头和人脸识别技术，结合本地人脸库，实现对进出人员的自动识别和管理。系统能够实时记录进出人员的信息，并对未注册人员进行警报提示。通过与物联网平台的集成，用户可以远程监控和管理门禁系统，提升安全性和管理效率。

1.2 解决的问题和价值

传统的门禁系统往往依赖于钥匙或密码，存在安全隐患和管理不便的问题。本项目通过人脸识别技术，解决了以下问题：

• 安全性：有效防止未授权人员进入，提高安全防护级别。

• 便捷性：无需携带钥匙或记住密码，提升用户体验。

• 数据管理：自动记录进出人员信息，便于后续查询和管理。

二、系统架构

2.1 系统架构设计

系统架构主要由以下几个部分组成：

• 摄像头模块：负责实时采集视频流。

• 人脸识别模块：使用OpenCV进行人脸检测和识别。

• 数据库模块：存储人脸信息和进出记录。

• 物联网平台：实现远程监控和管理。

2.2 选择的硬件和技术栈

• 单片机：选择树莓派作为主控单元，因其强大的处理能力和丰富的接口。

• 摄像头：使用USB摄像头，支持1080P高清图像采集。

• 通信协议：使用MQTT协议与物联网平台进行通信。

• 数据库：使用SQLite作为本地数据库，存储人脸数据和记录。

2.3 系统架构图

三、环境示例和注意事项

3.1 环境示例

• 硬件环境：

  • 树莓派 4B

  • USB 摄像头

  • Wi-Fi 模块（内置）

• 软件环境：

  • 操作系统：Raspberry Pi OS

  • 开发语言：Python

  • 依赖库：OpenCV, SQLite, Paho-MQTT

3.2 注意事项

• 确保摄像头安装位置合理，能够清晰捕捉到人脸。

• 数据库定期备份，防止数据丢失。

• 人脸库需定期更新，确保识别准确率。

四、代码实现

4.1 功能模块实现

本系统主要分为以下几个功能模块，每个模块负责特定的功能，确保系统的整体运行。

4.1.1 摄像头采集模块

功能描述：该模块负责实时采集视频流，并将视频帧传递给人脸识别模块进行处理。

代码实现：

import cv2def capture_video():# 初始化摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0表示默认摄像头if not cap.isOpened():print("无法打开摄像头")returnwhile True:ret, frame = cap.read()  # 读取视频帧if not ret:print("无法读取视频帧")break# 显示视频流cv2.imshow('Video', frame)# 按下 'q' 键退出if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()  # 释放摄像头cv2.destroyAllWindows()  # 关闭所有OpenCV窗口# 调用摄像头采集函数
capture_video()

代码说明：

• cv2.VideoCapture(0)：初始化摄像头，0表示使用默认摄像头。

• cap.read()：读取视频帧，返回值ret表示是否成功读取，frame是当前帧的图像数据。

• cv2.imshow('Video', frame)：显示当前帧。

• cv2.waitKey(1)：等待1毫秒，检查是否按下了退出键（‘q’）。

4.1.2 人脸识别模块

功能描述：该模块使用OpenCV进行人脸检测和识别，将识别到的人脸与本地人脸库进行比对。

代码实现：

import cv2
import numpy as np
import sqlite3def recognize_face(frame):# 加载人脸检测模型face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# 将图像转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 检测人脸faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)for (x, y, w, h) in faces:# 在检测到的人脸周围绘制矩形框cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)# 进行人脸识别face_id = identify_face(gray[y:y+h, x:x+w])  # 识别函数if face_id is not None:print(f"识别到用户ID: {face_id}")else:print("未识别到用户，进行警报提示")return frame, facesdef identify_face(face_image):# 这里可以添加人脸识别的具体实现# 假设我们有一个简单的识别逻辑# 返回识别到的用户ID或Nonereturn None  # 目前返回None表示未识别到用户# 示例调用
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:ret, frame = cap.read()if not ret:breakframe, faces = recognize_face(frame)cv2.imshow('Video', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码说明：

• cv2.CascadeClassifier：加载人脸检测模型。

• detectMultiScale：检测图像中的人脸，返回人脸的坐标。

• cv2.rectangle：在检测到的人脸周围绘制矩形框。

• identify_face：调用识别函数进行人脸识别，返回识别到的用户ID。

4.1.3 数据库管理模块

功能描述：该模块负责管理人脸库和进出记录，包括添加新用户、查询用户信息和记录进出时间。

代码实现：

import sqlite3def create_database():# 连接到SQLite数据库（如果数据库不存在，则会创建一个新的数据库）conn = sqlite3.connect('access_control.db')cursor = conn.cursor()# 创建用户表cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,name TEXT NOT NULL,face_encoding BLOB NOT NULL)''')# 创建进出记录表cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS access_logs (log_id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,user_id INTEGER,access_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users (id))''')conn.commit()  # 提交更改conn.close()  # 关闭数据库连接def add_user(name, face_encoding):conn = sqlite3.connect('access_control.db')cursor = conn.cursor()# 插入新用户cursor.execute('''INSERT INTO users (name, face_encoding) VALUES (?, ?)''', (name, face_encoding))conn.commit()conn.close()def log_access(user_id):conn = sqlite3.connect('access_control.db')cursor = conn.cursor()# 记录进出日志cursor.execute('''INSERT INTO access_logs (user_id) VALUES (?)''', (user_id,))conn.commit()conn.close()def get_user_by_id(user_id):conn = sqlite3.connect('access_control.db')cursor = conn.cursor()# 查询用户信息cursor.execute('SELECT * FROM users WHERE id = ?', (user_id,))user = cursor.fetchone()conn.close()return userdef get_all_users():conn = sqlite3.connect('access_control.db')cursor = conn.cursor()# 查询所有用户cursor.execute('SELECT * FROM users')users = cursor.fetchall()conn.close()return users# 示例调用
create_database()  # 创建数据库和表
add_user('张三', b'face_encoding_data')  # 添加用户（face_encoding_data为人脸编码数据的二进制形式）
log_access(1)  # 记录用户ID为1的进出日志
users = get_all_users()  # 获取所有用户
print(users)

代码说明：

• create_database()：创建SQLite数据库和用户表、进出记录表。

• add_user(name, face_encoding)：向用户表中添加新用户，face_encoding为人脸编码的二进制数据。

• log_access(user_id)：记录用户的进出日志，保存用户ID和当前时间。

• get_user_by_id(user_id)：根据用户ID查询用户信息。

• get_all_users()：获取所有用户的信息。

时序图：

4.1.4 物联网通信模块

功能描述：该模块负责与物联网平台进行通信，发送进出记录和接收远程指令。

代码实现：

import datetimedef publish_access_log(user_id):log_data = {'user_id': user_id,'access_time': str(datetime.datetime.now())}# 将日志数据转换为JSON格式client.publish(MQTT_TOPIC, json.dumps(log_data))print(f"已发布进出日志: {log_data}")# 启动MQTT客户端循环
def start_mqtt():client.loop_start()  # 启动循环，处理网络流量和回调# 示例调用
start_mqtt()  # 启动MQTT客户端
publish_access_log(1)  # 发布用户ID为1的进出日志# 在主程序中，确保在适当的地方调用publish_access_log函数
# 例如，在识别到用户后记录进出日志并发布

代码说明：

• publish_access_log(user_id)：构建一个包含用户ID和当前时间的日志数据字典，并将其转换为JSON格式后，通过MQTT发布到指定主题。

• client.loop_start()：启动MQTT客户端的网络循环，处理消息的发送和接收。

• on_connect(client, userdata, flags, rc)：连接成功时的回调函数，订阅指定的主题。

• on_message(client, userdata, msg)：接收到消息时的回调函数，用于处理来自物联网平台的指令。

时序图：

4.2 模块代码流程和时序图

4.2.1 整体流程

整个系统的工作流程如下：

1. 摄像头采集模块：实时采集视频流并传递给人脸识别模块。

2. 人脸识别模块：检测视频帧中的人脸，并与数据库中的人脸库进行比对。如果识别成功，记录用户ID并调用数据库管理模块记录进出日志；如果未识别到用户，则触发警报。

3. 数据库管理模块：管理用户信息和进出记录，提供添加用户、记录日志和查询用户的功能。

4. 物联网通信模块：将进出日志通过MQTT协议发送到物联网平台，并接收远程指令。

4.2.2 整体时序图

五、项目总结

5.1 项目主要功能

本项目实现了一个智能门禁安防系统，主要功能包括：

• 实时视频采集与人脸识别。

• 本地数据库管理用户信息和进出记录。

• 通过MQTT协议与物联网平台进行通信，实现远程监控和管理。

5.2 实现过程

在实现过程中，我们首先设计了系统架构，选择了合适的硬件和软件技术栈。接着，逐步实现了各个功能模块，包括摄像头采集、人脸识别、数据库管理和物联网通信。每个模块的代码逻辑清晰，易于理解和维护。

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