基于机器视觉的智慧教室灯控系统设计

提出了一种基于机器视觉的智慧教室灯控系统的设计方案，实验中，图像信息处理端采用PC机作为中央 *通讯作者。

日常生活中，我们常遇到这样的场景：下课之后，同学们都没有随手关灯的习惯，于是教室里的灯就这样一直亮着， 直到有管理员来才会把教室的灯都关上， 这在很大程度上浪费了人力资源和自然资源。

对此，已有学者对节能灯控系统进行过研究[1]，有基于ZigBee 的节能建筑灯控系统，也有基于单片机和光敏传感器用以实现楼道行人通过时灯的亮灭的节能灯控系统，但这些系统在效果和应用上都不是很理想，容易受到环境因素的影响，此外也不能选择性地开启所需区域的灯，不能达到良好的节能效果。因此，我们提出了基于机器视觉的教室节能灯控系统。机器视觉(machine vision) [2]又称计算机视觉，主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能——从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制等领域。人脸检测属于计算机视觉的范畴，其主要研究方向是人脸识别，随着人脸识别在各个领域应用需求越来越大， 人脸检测技术也作为一个单独的研究方向火热发展起来[3]。本文的研究思路是借助教室监控系统采集教室人物目标及位置情况通过图像处理算法进行灯控，其中利用人脸识别技术进行人物目标及位置判断是一个创新点。研究目标是灯控系统能有效地实现教室无人，灯自动熄灭，当人走到教室前、中、后等不同区域时对应的灯会自动打开，对节约资源和促进教室智慧化具有重要意义。

2. 智慧教室灯控系统的总体结构 如图1 所示，本文的智慧教室节能灯控实验系统由前端视频图像采集、PC 机处理、传输系统和树莓派灯控单元几个部分组成。前端USB 摄像头负责教室目标图像的采集，PC 机作为智慧灯控系统的数据处理中心，融入了图像识别、区域划分，传输协议等算法，完成数据传输、人物识别处理、位置检测及对目标进行实时定位、向灯控端返回处理结果等功能。其中人物识别处理采用的是基于级联分类器的人脸识别算法。树莓派灯控端搭载有Linux 系统、无线传输协议等模块，构成控制系统硬件平台，接收来自PC 处理端的数据，进而对不同区域内的灯实施控制，所有模块共同完成智慧教室灯控的基本功能。

3. 基于级联分类器的人脸检测 本文实验采用本地PC 机作为图像处理中心，核心处理算法为基于级联分类器的人脸识别算法。