基于姿态分类功能的人脸追踪摇头风扇 简单

1.项目介绍

1.1 项目介绍

本项目致力于打造一个能够跟随人脸移动而转动的智能风扇，不同于我们日常生活中的摇头风扇，我们的风扇可以实时检测人脸关键点，实现自动跟踪人脸位置。

当然，你可以利用它持续为家人送去清凉，将其置于工具台上，便能实现跟随人脸位置进行通风。若将风扇模块替换为其他模块，比如摄像头，还可以让装置模拟跟踪拍摄设备。实现从数据收集、模型训练到推理与应用，全方位展示人工智能技术在日常生活中的轻松实践，使姿态分类技术变得触手可及、互动性强且更加有趣！

1.2 项目演示视频

2.项目实现原理

本项目基于姿态分类技术实现人脸追踪摇头风扇，整个实现过程涵盖从数据准备到模型部署与应用的全流程。具体而言，首先通过 Mind+ 模型训练平台进行姿态图像采集与标注构建数据集，并训练姿态分类模型；训练完成后，在电脑上实现实时推理和输出人脸位置；最终通过物联网平台让行空板K10接收推理结果，控制舵机旋转，带动风扇摇头。

3.软硬件环境准备

3.1软硬件器材清单

3.2硬件连接准备

请参照下方连接图，完成硬件接线，然后使用USB连接线将行空板K10连接到计算机。

3.3软件平台准备

Mind+下载与安装

官网下载安装Mind+ 2.0及以上版本安装包，安装完成后，双击打开。

数据传输工具下载，请在附件中找到“数据传输工具”文件夹，然后双击“start SIoT.bat”程序，记录本机IP地址。

4. 项目制作

我们使用Mind+中的模型训练来完成人脸位置识别模型的训练。

首先，打开Mind+软件，点击选择“模型训练”中的“姿态分类”（注意：注意：只有Mind+2.0及以上版本才有模型训练功能）。

打开初始界面如下：

页面分为三部分，从左至右依次为：数据采集、模型训练、模型校验与导出。

4.1数据采集与标注

模型训练的第一步是准备姿态图片数据库。本项目中使用左侧、右侧、中间分别来标记头的位置。

请根据下面的步骤，使用摄像头采集和标注数据。

点击 “摄像头” 按钮进行数据采集，该按钮可直接打开电脑自带摄像头，使用该摄像头采集数据。

长按“按住即可录制”按钮开始数据采集，变换角度对商品进行多方位的图像录制。默认每秒采集一张照片，可根据需求在设置中调整。

提示：FPS 即每秒帧数，指每秒钟采集的图像帧数量。

同类人脸位置图片采集结束后，关闭摄像头采集功能。

接下来，我们点击下图中的符号来修改图片的标签，如改为“左侧”。

参考同样的方法，完成“中间”、“右侧”的图像采集和标注。

数据集准备完成后，我们即可进入模型训练环节。

4.2模型训练

点击训练模型，等待训练模型完成即可。

提示：如需调整训练参数，则可点击“高级设置”。

4.3模型校验

模型训练结束后，可以通过模型校验来验证模型效果。摄像头拍摄校验能简单直接地观察到模型的应用效果，请按照下面的步骤进行校验。

开启“输入”开关->选择摄像头->将摄像头对准目标->观察输出

4.4推理结果推送

校验过程中推理得到的姿态数据可以实时推送到物联网平台（SIoT平台），通过物联网将数据传输给行空板K10。具体操作如下：

第一步：点击“实时结果推送”前面的红点，打开推送服务器设置窗口。

第二步：填写服务器参数，选择服务器为SIoT V2，修改MQTT服务器地址为前面记录的本机IP地址。

第三步：点击完成，红色圆点变成绿色，表示数据正在实时推送。

4.5编写并上传程序

现在，我们就可以开始编写行空板K10程序，接收推理结果，控制舵机转动。

第一步：切换到编程模式—上传模式。点击“+”或者点击回到初始页面，同时选择“程序设计”中的“上传模式”。

打开的界面如下图所示：

第二步：下载并加载相关扩展库。

由于我们要使用行空板K10接收数据控制舵机，需要加载行空板K10、Wi-Fi、MQTT以及舵机库。查找方法如下：

行空板K10库：点击“扩展”，在“主控扩展”中，检索“行空板”并点击下载，等待下载完成，再次点击即可完成加载；

Wi-Fi、MQTT以及舵机库：依然在“扩展”页面，选择“模块扩展”并点击下载，等待下载完成，再次点击即可完成加载。

第三步：编写程序

编写或直接打开附件中的程序，打开项目方法如下图所示：

打开的程序如下图所示：

我们一起来看上述代码中的功能和注意事项：

第四步：在Mind+上连接设备。

第五步：运行并验证，点击下图图标，等待程序上传完成。

在电脑摄像头前左右移动，观察舵机的旋转情况，调整舵盘安装位置。然后，搭配一定的结构，就能体验到人脸跟踪摇头风扇了。

实现效果图片如下：

5. 附件清单

通过网盘分享的文件：
链接: https://pan.baidu.com/s/1kDOYUHfeQKWZSsmt1dRqrQ?pwd=3nnv