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目前指紋鎖已在防盜門上大量普及，但汽車使用的依舊是遙控鑰匙，最多也只能做到不使用鑰匙進入，但依舊需要攜帶。究其原因，主要是指紋傳感器并不適合在較為惡劣的室外環(huán)境中工作。因此要徹底拋棄車鑰匙，需要使用的技術(shù)依舊是人臉識別。
我在車載電腦上部署了人臉識別，毫米波雷達，與壓力膜傳感器。人臉識別和壓力檢測用來服務(wù)駕駛位，檢測駕駛員就為狀態(tài)并驗證身份啟動車輛。車門處人在毫米波雷達對汽車周圍進行感應(yīng)以實現(xiàn)人臉識別的按需啟動，保證系統(tǒng)的低功耗運行。
功能實現(xiàn)流程如下：
1，當(dāng)駕駛室外部毫米波雷達檢測到有人時，啟動車門處攝像頭，并進行連續(xù)人臉識別，當(dāng)人臉識別對象匹配后進行車門解鎖。否則將繼續(xù)連續(xù)識別，直到毫米波雷達檢測到無人，終止識別。
2，若駕駛室座位壓力膜傳感器數(shù)值增加超過閾值，則認為駕駛員已就位，那么將會開啟駕駛室處人臉識別，二度對駕駛員進行連續(xù)識別。若識別通過，則車輛進入可發(fā)動狀態(tài)，當(dāng)駕駛員按下發(fā)動按鈕即可啟動。若識別不通過，則說明駕駛室中可能不是駕駛員，或攝像頭抓取圖像質(zhì)量不佳，將繼續(xù)連續(xù)識別，直到駕駛室人員離開，壓力膜傳感器讀數(shù)恢復(fù)，則停止識別。
快速使用方法:
在樹莓派terminal中輸入以下命令：
cd ~
sudo apt update
sudo apt full-upgrade
sudo apt install git python3-venv
sudo apt install python3-gpiozero
git clone https://github.com/hpc203/yolov8-face-landmarks-opencv-dnn.git
cd yolov8-face-landmarks-opencv-dnn
python -m venv myenv --system-site-packages
source myenv/bin/activate
pip install opencv-python
然后將源碼文件夾中的cam.py文件復(fù)制到當(dāng)前文件夾下。然后開始接線，攝像頭使用的是免驅(qū)USB攝像頭，毫米波雷達gpio輸出接在樹莓派BCM24，壓力膜傳感器數(shù)字輸出接在BCM4上。
接著切換到桌面環(huán)境中，打開terminal運行以下命令，便可以開始測試
~/yolov8-face-landmarks-opencv-dnn/myenv/bin/python ~/yolov8-face-landmarks-opencv-dnn/cam.py
車載無鑰匙啟動智能車鎖.rar (29.42 MB, 下載次數(shù): 5)
