【创意智造组】Mind+ V2 模型训练——校园科技教室智能门禁人脸识别系统- Makelog(造物记)

一、项目基本信息

核心技术：Mind+ V2 图像分类模型训练、人脸识别、物联网 MQTT、图形化编程

二、项目背景与创作目的

1. 设计背景

智慧校园建设持续推进，科技教室作为学校创新实践核心场所，存放 3D 打印机、激光切割机、机器人套件等贵重设备，亟需智能化管理方案。本项目将AI 图像识别、物联网、开源硬件深度融合，贴合校园真实管理需求，是人工智能技术在教育场景的落地实践。

2. 创作目的

解决传统科技教室管理三大痛点：

权限管理粗放，无法精准区分师生权限；
安全监控不足，无进出记录与实时状态；
管理效率低，依赖教师现场开关门。

通过人脸识别 + 智能门禁实现授权人员无感通行、未授权人员自动阻拦，搭配物联网远程管理，提升教室安全性与使用效率，保障教学设备安全运行。

三、作品简介与设计思路

1. 作品简介

本项目基于Mind+ V2 模型训练完成人脸识别模型训练，搭配行空板、USB 摄像头、舵机实现智能门禁控制。系统可自动识别教师（teacher）、学生（student），授权人员自动开门，未授权人员提示离开；同时通过物联网平台实现远程控制、进出记录上传、声光提醒，完整实现 “AI 识别 + 硬件控制 + 物联网管理” 闭环。

作品功能演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1epQjBAEut/

2. 整体设计

硬件组成：行空板（主控）、USB 摄像头（图像采集）、舵机（门锁控制）、蜂鸣器（声光提醒）
结构设计：激光切割木板制作外壳，预留舵机卡槽与设备安装位，布线规整、外观整洁
流程设计：数据采集→模型训练→实时识别→门禁控制→物联网上传→远程管理
四、硬件器材清单
table { border-collapse: collapse; width: 100%; } th, td { border: 1px solid #ccc; padding: 8px; text-align: left; }

器材名称	数量	功能说明
行空板 UNIHIKER	1 块	项目主控，AI 推理、屏幕显示、逻辑控制
行空板扩展板	1 块	扩展接口、方便接线、保护主板
USB 摄像头	1 个	采集人脸图像，用于 AI 图像分类识别
9g 舵机	1 个	控制门锁开关，实现自动开门 / 关门
LED 灯	1 个	识别成功 / 失败状态灯光提示
蜂鸣器	1 个	通行提醒、非法闯入声音报警
声音传感器	1 个	环境噪音监测、异常声音检测
TypeC 二合一线	1 条	行空板供电、程序上传
激光切割木板 / 结构件	1 套	门禁外壳、设备固定、结构安装
杜邦线 / 连接线	若干	舵机、LED、蜂鸣器、声音传感器接线

五、模型训练过程（Mind+ V2 核心步骤）

1. 数据采集

采集对象：学生、老师人脸图像各 100 张
采集工具：Mind+ V2 模型训练→图像分类
分类标签：student（学生）、teacher（教师）
说明：在本项目中，学生与教师由2名不同学生来模拟

2. 模型训练

打开 Mind+ V2，进入模型训练→图像分类；
采集的师生人脸数据集；
设置训练参数，启动模型训练；
训练完成，导出模型文件至指定路径。

3. 模型校验

通过摄像头实时预览，验证识别准确率，确保 student/teacher 分类准确、响应迅速。

说明：学生人脸信息已打码

六、功能实现与技术创新

1. 核心功能

人脸识别门禁：实时识别师生身份，授权自动开门，未授权显示 “please leave”；
自动开关门：识别通过后，舵机旋转开门，延时自动复位关门；
声光提醒：授权通行、非法闯入对应不同声音与灯光提示；
物联网远程控制：支持远程开门、静音模式，实时上传识别记录；
状态可视化：行空板屏幕实时显示摄像头画面、识别结果与置信度。

2. 技术实现

编程环境：Mind+ V2 Python 模式
扩展库：模型训练推理库、WiFi 库、MQTT 库、舵机库
物联网平台：Easy IoT
通信方式：MQTT 协议
逻辑流程：WiFi 联网→MQTT 连接→摄像头初始化→加载模型→实时识别→门禁控制→数据上传

图形化程序截图

3. 创新点

AI + 校园场景深度结合：精准解决科技教室管理痛点，实用性强；
完整软硬件闭环：从模型训练到硬件控制、物联网远程管理全流程实现；
结构与工艺优化：激光切割一体化外壳，安装稳固、布线美观；
双权限管理：区分师生权限，适配校园管理规则。

七、实用价值

1. 校园管理价值

实现科技教室从 “人防” 到 “技防” 升级，保障贵重设备安全；通行数据可用于教室使用率分析、课程优化，为智慧校园提供数据支撑。

2. 教育育人价值

项目覆盖编程、AI、物联网多学科知识，提升学生计算思维、创新实践能力；成果可作为教学案例，激发全校学生学习人工智能的兴趣。

八、项目文件说明

程序文件：校园智能门禁系统
演示视频：智能门禁系统运行演示视频

附件

代码

#  -*- coding: UTF-8 -*-
#  MindPlus V2
#  python-block
import siot
import time
from pinpong.board import Servo
from pinpong.board import Board
from model_mp_io import IO_Windows
from model_mp_io import ImageReader
from pinpong.board import Board,Pin
from pinpong.extension.unihiker import *
from model_mp_core import ImageClassificationInference

# 变量
RenLian = 0
my_variable = []
ShiBieCiShu = 0
SuoYin = 0
ZhiXinDu = 0

# 事件回调函数
def on_message_callback(client, userdata, msg):
    if (msg.topic=="d8mZvwZvR"):
        # 订阅到物联网
        print("dingyueok")
        if (msg.payload.decode()=="open"):
            # 订阅到远程开门open指令
            print("open")
            KaiMenHouGuanMen()
        if (msg.payload.decode()=="quite"):
            # 订阅到quite指令
            print("quite")
            buzzer.play(buzzer.WEDDING,buzzer.Once)


# 自定义函数
def LianJieWuLianWang():
    siot.getsubscribe(topic="d8mZvwZvR")
    siot.publish(topic="d8mZvwZvR", data="连接成功")
def KaiMenHouGuanMen():
    servo1.write_angle(90)
    time.sleep(3)
    servo1.write_angle(180)
def JiaoShiZaoShengJianCeTiXing():
    if (p_p4_analog.read_analog()>250):
        siot.publish(topic="d8mZvwZvR", data="noise")
        p_p23_out.write_digital(1)
        p_p24_out.write_digital(1)
        p_p21_out.write_digital(0)
    else:
        p_p21_out.write_digital(1)
        p_p24_out.write_digital(0)
        p_p23_out.write_digital(0)


# 主程序开始
Board().begin()
siot.init(client_id="01683703607577458",server="iot.dfrobot.com.cn",port=1883,user="858kvwWvR",password="U58zDwZDgz")
windows_name = IO_Windows()
siot.set_callback(on_message_callback)
siot.connect()
siot.loop()
p_p4_analog=Pin(Pin.P4, Pin.ANALOG)
p_p23_out=Pin(Pin.P23, Pin.OUT)
p_p24_out=Pin(Pin.P24, Pin.OUT)
p_p21_out=Pin(Pin.P21, Pin.OUT)
my_variable = RenLian
LianJieWuLianWang()
image_reader = ImageReader(source=0)
image_reader.set_resolution(640, 480)
windows_name.open_window("windows1")
windows_name.set_size("windows1", 240, 320)
inference = ImageClassificationInference(get_asset_path_by_name("best.onnx"), get_asset_path_by_name("model.yaml"))
ShiBieCiShu = 0
RenLian = []
my_variable.append((str("student")))
my_variable.append((str("teacher")))
print(RenLian)
servo1 = Servo(Pin((Pin.P10)))
servo1.write_angle(180)

while True:
    SuoYin = result_output['result'][0]["class_name"]
    ZhiXinDu = result_output['result'][0]["score"]
    data = image_reader.read_frame()
    windows_name.show(data, "windows1")
    windows_name.wait_key()
    result_output = inference.inference(data)
    if (((my_variable[SuoYin])=="student") or ((my_variable[SuoYin])=="teacher")):
        if (ShiBieCiShu==3):
            KaiMenHouGuanMen()
            siot.publish(topic="d8mZvwZvR", data=(my_variable[SuoYin]))
            ShiBieCiShu = 0
        else:
            ShiBieCiShu = (ShiBieCiShu + 1)
    else:
        ShiBieCiShu = 0
    JiaoShiZaoShengJianCeTiXing()

【创意智造组】Mind+ V2 模型训练——校园科技教室智能门禁人脸识别系统 简单