【工业树莓派 CM0 NANO 单板计算机】基于舵机和人脸识别的智能门禁系统
本文介绍了工业树莓派 CM0 NANO 单板计算机结合 OpenCV 内置的 YuNet 算法和 SFace 模型实现人脸识别的项目设计，包括环境部署、预训练模型获取、关键代码、板端推理、效果演示等流程，为相关产品在边缘 AI 领域的快速开发和应用设计提供了参考。
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【工业树莓派 CM0 NANO 单板计算机】基于舵机和人脸识别的智能门禁系统
本文介绍了工业树莓派 CM0 NANO 单板计算机结合 OpenCV 人脸识别和 PWM 舵机控制实现智能门禁系统的项目设计，包括硬件连接、舵机控制、人脸识别、网页前端设计、网页服务器设计、流程图、代码和效果演示等流程。
项目介绍
- 准备工作：硬件连接、OpenCV 安装、人脸识别模型、训练图像等；
- 舵机控制：PWM输出、转速和角度控制、代码、效果等；
- 门禁系统：文件目录、流程图、代码、效果等。
准备工作
包括硬件连接、虚拟环境创建、OpenCV 安装、模型获取、图像训练等。
硬件连接
- 连接 WiFi 实现无线网络通信；
- 使用 Micro-USB 数据线实现设备供电；
根据板载 40pin 引脚定义，驱动舵机使用支持 PWM 的物理引脚 12，对应 BCM 引脚编号 18；
详见：https://pinout.xyz/
将舵机的信号线与 GPIO18 连接，还有供电和接地
| Raspberry Pi | SG90 | Describe |
|---|---|---|
| GPIO18 (Pin12) | S (Yellow) | Signal |
| 5V (Pin2) | 5V (Red) | Power supply |
| GND (Pin6) | GND (Brown) | Ground |
OpenCV 安装
- 创建并激活虚拟环境
mkdir ~/cv && cd ~/cv # 创建 cv 文件夹，便于管理
python3 -m venv venv # 创建虚拟环境 venv
source venv/bin/activate # 激活虚拟环境 venv
- 安装 numpy 和 opencv
pip install -U pip numpy # 安装 numpy
pip install opencv-python opencv-contrib-python # opencv 主模块及 contrib
- 验证安装
python3 -c "import cv2,sys,numpy;print('OpenCV:',cv2.__version__,'NumPy:',numpy.__version__)"
详见：OpenCV .
人脸识别
OpenCV 注册并训练目标人脸，使用 YuNet 模型检测人脸，结合 sface 模型识别人脸。
详见：opencv_zoo/models/face_recognition_sface · GitHub .
模型获取
下载所需模型文件；
wget https://github.com/opencv/face_detection_yunet_2023mar.onnx
wget https://github.com/opencv/face_recognition_sface_2021dec.onnx
将文件存放在 ./model 路径
参考：SFace Recognition | Github .
训练图片
- 将目标人脸图片裁剪至合适大小；
- 文件名为对应的人名；
- 置于
./face文件夹。
舵机控制
使用树莓派板载 40pin 引脚接口的 PWM 功能，实现 SG90 舵机驱动，并控制旋转速度和角度。
代码
终端执行指令 touch servo360.py 新建程序文件并添加如下代码
import sys, time
import RPi.GPIO as GPIO
GPIO_PIN = 18
FREQ = 50
CENTER = 7.5
RANGE = 2.5
# --------- Parameters ---------
SPEED_DPS = 480 # 实测：每秒 480 度
PWM_DEAD = 0.05 # 停转
# ----------------------------
def duty(speed):
return CENTER + max(-1, min(1, speed)) * RANGE
def rotate(target_deg, speed=1.0):
"""
target_deg : 角度，负值反转
speed : 0~1，默认全速
"""
if not target_deg:
return
direction = 1 if target_deg > 0 else -1
run_speed = speed * direction
run_time = abs(target_deg) / (SPEED_DPS * speed) # 时长
pwm = GPIO.PWM(GPIO_PIN, FREQ)
pwm.start(0)
pwm.ChangeDutyCycle(duty(run_speed))
time.sleep(run_time)
pwm.ChangeDutyCycle(CENTER) # 停
time.sleep(PWM_DEAD)
pwm.stop()
if __name__ == '__main__':
if len(sys.argv) < 2:
print("缺少角度"); sys.exit(1)
deg = float(sys.argv[1])
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(GPIO_PIN, GPIO.OUT)
try:
rotate(deg)
finally:
GPIO.cleanup()
保存代码。
效果
终端执行指令 python servo360.py 90 舵机逆时针转动 90 度。
门禁系统
在人脸识别和舵机控制的基础上，实现门禁系统的项目设计，包括文件目录、流程图、代码、效果演示等。
文件目录
~/AI/FaceRecognition $ tree
.
├── access.names
├── app.py
├── face
│ ├── Arnold.jpg
│ ├── Clarke.jpg
│ ├── Perry.jpg
│ └── Robert.jpg
├── model
│ ├── face_detection_yunet_2023mar.onnx
│ ├── face_recognition_sface_2021dec.onnx
│ └── face_registry.pkl
├── static
│ └── result.jpg
└── templates
└── index.html
流程图
代码
包含三个代码文件，./access.names 为白名单，./app.py 为 flask 服务器后端，./templates/index.html 为网页前端。
Flask 后端
终端执行 touch app.py 新建网页服务器后端程序文件，并添加如下代码
#!/usr/bin/env python3
import os, cv2, numpy as np, pickle, time
from pathlib import Path
from flask import Flask, request, jsonify, render_template, url_for
import RPi.GPIO as GPIO
import threading
PIN_SERVO = 18
FREQ = 50
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(PIN_SERVO, GPIO.OUT)
pwm = GPIO.PWM(PIN_SERVO, FREQ)
pwm.start(0)
# 读取白名单
ACCESS_LIST = set(line.strip() for line in open('access.names') if line.strip())
# ---------- 人脸模型 ----------
detector = cv2.FaceDetectorYN_create("model/face_detection_yunet_2023mar.onnx", "", (320, 320))
recognizer = cv2.FaceRecognizerSF_create("model/face_recognition_sface_2021dec.onnx", "")
registry = pickle.loads(Path("model/face_registry.pkl").read_bytes()) if Path("model/face_registry.pkl").exists() else {}
def rotate(angle, speed=480):
duty = 2.5 if angle > 0 else 12.5
pwm.ChangeDutyCycle(duty)
time.sleep(abs(angle) / speed)
pwm.ChangeDutyCycle(0)
def door_cycle():
rotate(90); time.sleep(3); rotate(-90) # 门禁控制
# ---------- Flask ----------
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
file = request.files['image']
img = cv2.imdecode(np.frombuffer(file.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
h, w = img.shape[:2]
detector.setInputSize((w, h))
faces = detector.detect(img)[1]
name, score = "Unknown", 0.0
if faces is not None:
face = faces[0]
aligned = recognizer.alignCrop(img, face)
feat = recognizer.feature(aligned)
for reg_name, reg_feat in registry.items():
s = recognizer.match(feat, reg_feat, cv2.FaceRecognizerSF_FR_COSINE)
if s > score:
score, name = s, reg_name
if score < 0.3: # 识别阈值
name = "Unknown"
# 门禁动作
if name != "Unknown" and name in ACCESS_LIST:
threading.Thread(target=door_cycle, daemon=True).start()
tip = f"{name} 请通行"
else:
tip = f"{name} 无权限，拒绝通行"
# 保存识别结果
if faces is not None:
x, y, w_box, h_box = map(int, face[:4])
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w_box, y + h_box), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(img, f"{name}:{score:.2f}", (x, y - 6),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 2)
out_path = "./static/result.jpg"
cv2.imwrite(out_path, img)
return jsonify(name=name, score=round(score, 3), tip=tip,
result_url=url_for('static', filename='result.jpg'))
# ---------- 退出 ----------
import atexit
atexit.register(lambda: (pwm.stop(), GPIO.cleanup()))
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=False)
Web 前端
终端执行 touch ./templates/index.html 新建 HTML 前端网页程序，并添加如下代码
<!doctype html>
<html lang="zh">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>树莓派门禁</title>
<meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
<style>
:root{
--accent:#00c853;
--danger:#ff1744;
--bg:#e3f2fd;
--card:rgba(255,255,255,.75);
--radius:16px;
--trans:.35s cubic-bezier(.4,0,.2,1)
}
body{margin:0;height:100vh;display:flex;align-items:center;justify-content:center;background:var(--bg);font-family:system-ui,Arial}
#card{width:320px;padding:32px 24px;background:var(--card);backdrop-filter:blur(12px);border-radius:var(--radius);box-shadow:0 8px 32px rgba(0,0,0,.1);text-align:center;transition:var(--trans)}
h2{margin:0 0 20px;font-size:22px;font-weight:600;color:#0d47a1}
input[type=file]{display:none}
label{display:inline-block;padding:10px 20px;border:2px dashed var(--accent);border-radius:var(--radius);cursor:pointer;color:var(--accent);transition:var(--trans)}
label:hover{background:var(--accent);color:#fff}
button{margin-top:16px;padding:10px 0;width:100%;border:none;border-radius:var(--radius);background:var(--accent);color:#fff;font-size:16px;cursor:pointer;transition:var(--trans);box-shadow:0 2px 8px rgba(0,200,83,.3)}
button:active{transform:scale(.97)}
.status{margin-top:18px;font-size:17px;height:24px;opacity:0;transition:var(--trans)}
.status.show{opacity:1}
.status.ok{color:var(--accent)}
.status.no{color:var(--danger)}
img{width:100%;border-radius:var(--radius);margin-top:16px;box-shadow:0 4px 16px rgba(0,0,0,.08);display:none}
</style>
</head>
<body>
<div id="card">
<h2>人脸识别门禁</h2>
<input type="file" id="f" accept="image/*">
<label for="f">选择照片</label>
<button onclick="up()">上传识别</button>
<div id="s" class="status"></div>
<img id="i">
</div>
<script>
async function up(){
const file=f.files[0];
if(!file)return alert('请选择图片');
s.className='status show';s.textContent='识别中…';
const fd=new FormData();fd.append('image',file);
const r=await(fetch('/upload',{method:'POST',body:fd}).then(x=>x.json()));
s.textContent=r.tip;
s.classList.toggle('ok',!r.tip.includes('拒绝'));
s.classList.toggle('no',r.tip.includes('拒绝'));
i.src=r.result_url+'?t='+Date.now();i.style.display='block';
setTimeout(()=>{s.textContent='已关门，等待识别';i.style.display='none'},3000)
}
</script>
</body>
</html>
白名单
终端执行 touch access.names 新建白名单文件，并添加人名列表
Linda
Edward
Clarke
保存代码。
效果
终端执行指令 python app_DC.py 运行程序；
终端打印 Web 服务器网址，如http://192.168.31.117:5000/ ；
浏览器打开服务器前端网页；
- 点击
选择文件按钮，加载目标识别人脸； - 点击
上传识别按钮，立即显示识别结果、是否允许通行；
- 同时舵机逆时针转动，控制门禁档杆移动，表示允许通过；
- 待三秒钟后，舵机顺时针旋转 90 度，表示门禁关闭；
- 网页前端显示门禁已关闭，回到
等待识别状态。
动态效果
总结
本文介绍了工业树莓派 CM0 NANO 单板计算机结合 OpenCV 人脸识别和 PWM 舵机控制实现智能门禁系统的项目设计，包括环境部署、预训练模型获取、关键代码、板端推理、效果演示等流程，为相关产品在边缘 AI 领域的快速开发和应用设计提供了参考。
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