Jetson Nano - 人脸识别:家门视频监控
教你用1000元预算打造家门口的人脸识别监控系统：
我们只需Jetson Nano配上一个简单的摄像头就能实现识别和记录来访你家门口的人员。
通过人脸识别模块face_recognition，能够实时监控到来访人员是否曾经来过，并且记录具体什么时候和多少次来访。即使他们每次来访是穿不同的衣服，系统也是能够识别出来的。
英伟达的Jetson Nano板子十分强大，使你能够以非常小的预算就能实现GPU加速的深度学习模型。Jetson Nano与树莓派相似，但前者计算速度快很多。
(通过人脸识别模块face_recognition和Python，你可以轻松地打造自己的家门监控系统，识别和记录来访人员)
需要准备什么？
- 英伟达Jetson Nano开发板（¥800）
- MicroUSB电源线（¥10）
- 树莓派摄像头v2.x版本（¥150）
- TF储存卡(至少32G)（¥40）
- 其他你可能已经有的设备：TF卡读取器，USB连接的键盘和鼠标，HDMI接口的显示器，网线
安装Jetson Nano镜像
如何烧Jetson Nano系统的镜像，我就不在这重复了，刚入手的同学们自行搜索一下其他教程。
正确连接摄像头
要确保摄像头正确连接到Jetson Nano的板子上喔！
有些同学很容易将此反向接入了，或者镜头的位置。
首次账户登陆的设置
第一次登陆Jetson Nano系统，你需要走一遍标准的Ubuntu Linux系统初始用户的设置，设置好账户和密码（我们随后口令行当中是需要用到的）。
在此初始步骤，系统已经预先安装好了Python3.6和OpenCV，是可以立即通过终端Terminal来运行Python程序的。但为了正常运行家门视频监控模块，我们依然是需要给系统安装一些库的。
安装所需的Python库
为了让人脸识别模块运行，我们需要先安装一些Python库。虽然Jetson Nano本身就预装好不少有用的库，但还是会遇到一些奇奇怪怪的疏漏。比如，OpenCV本来就安装好了，但是为了正常使用之前，需要安装pip和numpy这些库。那就让我们来先解决一下这问题。
首先在Jetson Nano桌面以下快捷键打开终端：
Ctrl + Alt + T
在终端窗口输入以下命令：（如果需输入密码，就是初始创建账号的用户密码）
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip cmake libopenblas-dev liblapack-dev libjpeg-dev
首先，我们先更新apt，这是Linux的安装工具。
然后，通过apt安装一些基本库，这都是为了之后支持numpy和dlib的运行。
我们进行下一步之前，我们需要创建一个swapfile。Jetson Nano开发板的RAM只有4GB，这在运行dlib当中是不够用的，所以我们需要通过swapfile让TF卡空间都能成为更多的RAM来协助运行。幸运的是，我们只需要两行代码就可以实现！
git clone https://github.com/JetsonHacksNano/installSwapfile
./installSwapfile/installSwapfile.sh
备注：这高效的方法得感谢前辈JetsonHacks，实在太好用了！
到这一步，我们需要重新启动系统，确保swapfile能够正常运作。如果你跳过这一步的话，很可能下一步骤会遇到错误。你可以自行在桌面的主菜单来重启，或输入口令
sudo reboot
重启登陆好之后，在终端Terminal窗口继续下一步：安装numpy，这是用于矩阵计算的Python库
pip3 install numpy
这安装过程大概会花费15分钟时间。如果安装过程定住了，不用担心，耐心等待一下。
好了，现在装备好安装dlib了，这是大师Davis King创建的深度学习库，这使得人脸识别face_recognition库的运行效率大大提高。
但是……目前Jetson Nano有个小小的bug无法很好地使得dlib运行。英伟达社区的大神们已经确定了这个bug只需要编辑修改一行代码就可以了，所以不用担心，不是什么大问题。
在终端，我们先运行下载dlib，然后解压代码。
wget http://dlib.net/files/dlib-19.17.tar.bz2
tar jxvf dlib-19.17.tar.bz2
cd dlib-19.17
在我们运行之前，我们先编辑修改其中一条代码：
gedit dlib/cuda/cudnn_dlibapi.cpp
这时会跳出一个文本编辑器来修改程序。上面的gedit也可以修改为vi，vim或nano口令来执行，不了解这三个文本编辑口令的同学，自行搜索学习。
搜索程序文本的第854行：
forward_algo = forward_best_algo;
在其前面加//使得，将此代码注释化（忽略运行）：
//forward_algo = forward_best_algo;
然后保存此文本，回到终端命令行，安装dlib：
sudo python3 setup.py install
这过程大概需要30～60分钟，这过程Jetson Nano可能会发热，但没问题的，让它发热吧，别发光就好，哈哈。
以上完成之后，我们就开始安装人脸识别python库face_recognition啦：
sudo pip3 install face_recognition
现在你的Jetson Nano已经准备好通过Cuda的GPU加速器来执行人脸识别了，下一步就是新建家们视频监控（Doorcam）的python代码了。
创建家门视频监控代码 DoorCam
首先，我们创建一个专门的程序文件夹吧，然后通过vi来新建python程序（或者口令gedit，vim，nano）：
cd
mkdir doorcam
vi doorcam.py
这时我们会进入vi文本界面了，打开此链接DoorCam By ageitgey或者到本文结尾代码行，将所有python代码复制粘贴过去vi界面，并且保存。
（提示一下不熟悉vi操作的同学：复制粘贴代码之后，按esc，输入:wq!并且回车）
这时候我们就完全准备好运行家门视频监控啦！
是不是很激动？！？！
代码在git 通过融合两种人脸识别算法 insightface 与facenet 来提高人脸识别的准确率,在jetson nano 中最复杂的不仅仅是算法,而是环境的安装与配置,我已经有安装好人脸识别 ... jetson nano 人脸 https://github.com/SteveMacenski/jetson_nano_detection_and_tracking/blob/6420430868aa ... 搭建环境 opencv官网下载windows安装包 https://opencv.org/releases/ 选择最新版4.1.1 下载完成后是一个opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe ... 1.1概述 一般而言,生物识别技术包括采集.预处理.特征提取.特征比对等模块,处理流程如图1所示. 图1 生物识别技术处理流程图 点击此处查看全部新闻图片 在实现形式上,采集单元往往是作为一个独立的设 ... 前些天被问到这样一个问题,能不能做视频分镜头,更确切的是自动切分视频片段.拿央视的新闻联播来说,30分钟的新闻联播,可能包含十多个新闻话题,希望能够自动把这10多个话题进行切分. 这个问题蛮有意思的, ... 人脸识别技术发展现状及未来趋势 当前,随着人工智能.物联网等前沿技术的迅速发展,智能时代已悄然到来,"刷脸"逐渐成为了新的风潮.在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下,&qu ... 感谢优秀的你打开了小白的文章 "希望在看文章的你今天又进步了一点点,离美好生活更近一步!" 目录 往期回顾 代码 结果展示 VideoCapture类的构造函数: 往期回顾 灰度转 ... 前段时间因项目中有用到人脸识别,折腾了好久才解决了问题.现将简单的人脸识别功能分享出来,供大家研究. 是基于OpenCVSharp写的人脸识别功能,启用电脑自带的摄像头,识别到人脸图片,并以视频的形式 ... 首先可以取opencv官方github下载识别模型xml文件:https://github.com/lonngxiang/opencv/tree/master/data/haarcascades 1, ...Jetson Nano - 人脸识别:家门视频监控相关推荐
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