隨著人臉識別的日益普及，它的應(yīng)用場景越來越廣。近幾年面市的門禁機、考勤機、校園班牌等終端，紛紛集成了人臉識別功能。但與此相對，相應(yīng)場景下“服役”多年的老舊設(shè)備，由于早期產(chǎn)品設(shè)計往往沒有攝像頭，并且老舊設(shè)備算力也不足以支撐人臉識別算法的運行。但如果將這些老舊設(shè)備全盤替換，不僅成本昂貴還需要解決系統(tǒng)迭代兼容性問題。
那么如何低成本讓老舊設(shè)備煥發(fā)新生機?近期，筆者從市場上了解到，虹軟視覺開放平臺聯(lián)合多家產(chǎn)業(yè)鏈合作伙伴，推出了一款可外接的AI攝像頭模組，內(nèi)置芯片和高精度算力，能夠在原設(shè)備基礎(chǔ)上輕松升級實現(xiàn)人臉識別。
一、什么是AI攝像頭模組？
首先要介紹一下虹軟視覺開放平臺，它是業(yè)內(nèi)知名的免費視覺AI算法提供方，開放了人臉識別、活體檢測、人臉屬性分析、人證核驗等一系列算法SDK。支持免費商用，而且能夠離線運行，在一些對信息安全要求高，或者不具備聯(lián)網(wǎng)條件的封閉場景下，都非常適用。
該AI攝像頭模組概況來說，是一款能夠急速上手的軟硬一體化小型開發(fā)機，可以讓AI算法落地更標準化，更小巧化。
軟件上，模組集成了虹軟視覺開放平臺ArcFace人臉識別算法及相應(yīng)配套應(yīng)用軟件服務(wù)。算法能力上除了人臉比對、識別、屬性檢測、人證核驗等多種基礎(chǔ)功能外，還支持大面積遮擋下的人臉識別，抵御攻擊方面具備RGB/IR活體檢測雙重保障，支持離線激活使用，同時自帶圖像質(zhì)量檢測功能，自動過濾畫面模糊或小角度的人臉圖像，提升識別準確率和識別速度。
硬件上，模組集成了UVC攝像頭和RV1109芯片，通過USB接口對外輸出視頻流數(shù)據(jù)，只需要將模組插入相應(yīng)設(shè)備，即可工作。其中，自帶RV1109芯片平臺提供算力這點非常重要，不僅解決了老設(shè)備算力不足的問題，而且RV1109芯片性價比非常高，很適合門禁、閘機的改造。
同時，該AI攝像頭模組除了支持跨Android、 Windows、Linux等多系統(tǒng)運行，算法計算結(jié)果以JSON標準化輸出，標準化接口可供平臺移植、拓展業(yè)務(wù)。
此外，這款A(yù)I攝像頭模組可通過硬件適配參數(shù)調(diào)節(jié)，適配不同分辨率的設(shè)備，適用場景也非常豐富，像人員注冊、人臉識別開門、考勤打卡、門禁權(quán)限管理、識別記錄查詢等功能，老設(shè)備都可以通過外接AI攝像頭模組來實現(xiàn)。
二、項目開發(fā)詳細介紹
從虹軟商務(wù)獲取了其產(chǎn)業(yè)鏈伙伴的AI鏡頭模組，虹軟已經(jīng)把模組的服務(wù)軟件部署進去了，同時也提供了Windows及Android的客戶端Demo，如果沒有特殊需求，安裝客戶端之后基本能做到即插即用。在我個人的開發(fā)過程中，因為項目本身有定制化需求，所以沒有用虹軟開放平臺官方提供的客戶端APK，而是自己做了Android的上位機開發(fā)。簡單來說，項目首先需要獲取UVC視頻流，將視頻圖像顯示在Android上位機上;其次利用RNDIS將模組和Android上位機建立通信;最后通過Arc服務(wù)獲取到算法處理結(jié)果，并將結(jié)果顯示到Android上位機，以下是我的開發(fā)過程。
2.1 USB攝像頭SDK封裝
獲取USB攝像頭視頻流需要借助第三方框架，我在Github上找到了一個開源的框架：https://github.com/saki4510t/UVCCamera，把項目代碼clone到本地，使用AndroidStudio打開項目代碼;修改“Application.mk文件，運行“ndkBuild”;編譯成功后，得到“arm64-v8a”和“armeabi-v7a”兩個架構(gòu)的so包，并編譯出jar包;或者執(zhí)行assembleRelease任務(wù)，編譯出libuvccamera-release.aar包，供后續(xù)項目使用，如下圖所示：
2.2 集成USB攝像頭SDK
新建Android項目，將“libuvccamera-release.aar”開發(fā)包添加到項目libs文件夾中，修改build.gradle文件，編譯項目，這樣開發(fā)包就集成好了，如下圖所示：
2.3 AI攝像頭模組獲取
虹軟AI攝像頭模組類似于一個軟、硬件結(jié)合的小型開發(fā)機。軟件上，模組集成了人臉識別算法及應(yīng)用軟件，通過RNDIS(RNDIS是指Remote NDIS，基于USB實現(xiàn)RNDIS實際上就是TCP/IP over USB，就是在USB設(shè)備上跑TCP/IP，讓USB設(shè)備看上去像一塊網(wǎng)卡)服務(wù)和Android上位機通信;硬件上，模組集成了UVC攝像頭，通過USB接口對外輸出視頻流數(shù)據(jù)，只需要將模組插入Android上位機，即可工作。
2.4 實現(xiàn)UvcCameraHelper獲取UVC視頻流
2.4.1 獲取到UsbDevice
我自己實現(xiàn)了一個UvcCameraHelper類，用來管理USB攝像頭的生命周期。不同于集成好的Android設(shè)備攝像頭，AI攝像頭模組作為一個外接設(shè)備，需要使用“USBMonitor.java”類遍歷獲取，attach到對應(yīng)的USB設(shè)備后，請求USB權(quán)限，如果權(quán)限通過，會有一個onConnect回調(diào)，表示USB設(shè)備已連接，可以進行下一步操作了，具體如下圖所示：
如上圖，onConnect方法回調(diào)成功以后，就可以對UsbDevice進行下一步操作了。
2.4.2 開啟USB攝像頭
拿到UsbDevice后，借助UVCCamera類，就可以開啟USB攝像頭了，調(diào)用UVCCamera.open()和UVCCamera.startPreview()方法后，攝像頭開啟成功，使用TextureView作為顯示視頻圖像數(shù)據(jù)，就可以在Android上位機實時顯示攝像頭圖像數(shù)據(jù)了，具體實現(xiàn)如下圖所示：
2.5 接入AI攝像頭模組
2.5.1 實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信
AI攝像頭模組里面集成了Arc服務(wù)，用于檢測、識別人臉，并將人臉結(jié)果對外輸出。將 AI模組插入Android上位機USB接口上，Arc服務(wù)就會自啟動了。
通過RNDIS，我在Android端實現(xiàn)了一套Http和WebSocket通信服務(wù)，用來和AI模組進行數(shù)據(jù)傳輸。如下圖所示，使用Retrofit作為網(wǎng)絡(luò)通信框架：
如下圖所示，創(chuàng)建API服務(wù)，和AI模組進行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)交互：
如下圖所示，創(chuàng)建WebSoket服務(wù)，用于接收AI模組人臉識別數(shù)據(jù)：
通過以上步驟，就完成了AI攝像頭模組和Android上位機網(wǎng)絡(luò)通信功能。
3.5.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)交互
Arc服務(wù)包含設(shè)備激活、人員注冊、設(shè)置參數(shù)等API。
如下圖所示，調(diào)用激活接口，激活A(yù)I模組，才能夠進行后續(xù)操作：
如下圖所示，調(diào)用注冊人員接口，將人臉庫注冊到AI模組中，用于后續(xù)人臉識別：
AI攝像頭模組集成了人臉識別算法及算法核心業(yè)務(wù)，將模組攝像頭對準人臉，開始識別人臉，并最終將人臉識別結(jié)果輸出。如下圖所示，我實現(xiàn)了一個WebSocket服務(wù)，用于接收人臉識別結(jié)果數(shù)據(jù)：
2.5.2 數(shù)據(jù)顯示
拿到人臉識別結(jié)果數(shù)據(jù)，包括人臉框，人臉I(yè)D，人臉圖片等。如下圖人臉識別結(jié)果數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：
通過自定義View，使用Paint和Canvas類，繪制人臉框Rect數(shù)據(jù);根據(jù)type類型判斷識別結(jié)果，包括識別成功、識別失敗等，并將人員信息顯示在UI上。
到這里，AI模組和Android上位機就接入好了。
三、注意事項
由于虹軟SDK只包含arm64-v8a和armeabi-v7a的so包，在編譯USB攝像頭SDK的時候，只能編譯對應(yīng)架構(gòu)的so包;
需要選擇對應(yīng)的USB設(shè)備ID，才能正常開啟USB攝像頭，注意不要選錯;
AI模組連接過程中可能會斷開，需要做一些重連操作。
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