嵌入式人脸识别器的GUI设计
嵌入式控制终端GUI应用软件设计
嵌入式控制终端GUI应用软件设计检定平台的各个传感器采集的数据，最终都要上传到嵌入式控制终端，并被汇总和实时显示到目标机（X210BV3S开发板）的液晶显示屏上，同时一些指令由检定人员通过人机交互界面实现对检定平台相应执行机构的控制。
因此，嵌入式控制终端的GUI应用程序，是实现这一需求的关键途径。
目前嵌入式Linu某操作系统环境下，主流的应用软件开发平台为Qt、uCGUI和miniGUI等，选择Qt平台进行嵌入式控制终端的GUI应用程序开发。
Qt是挪威Trolletch公司发布的一款的图形化界面开发工具，因为Qt是以C++为基础，提供了丰富的应用程序编程API接口，用以与Linu某操作系统的I/O设备、Framebuffer设备等进行交互，所以Qt有着优秀的跨平台特性，即其源代码只需进行一次编写，在不同平台、不同操作系统中的Qt开发工具下重新编译就可运行。
所以，嵌入式控制终端的GUI应用程序，首先在宿主机Ubuntu中进行Linu某操作系统环境下的Qt应用程序编写，然后选择已配置好的交叉编译工具链对应用程序源码进行编译，最后将编译后得到的可执行程序以及相关的库文件移植到目标机（X210BV3S开发板）的根文件系统指定目录下，便可在嵌入式控制终端运行GUI应用程序。
由于目标机（X210BV3S开发板）所采用的arm-2023q3版本的交叉编译工具链只支持C++ 98标准，所以最高只能使用Qt5.6；Qt官方再高版本已采用C++ 11标准，所以本课题使用Qt5.6.2在宿主机Ubuntu中进行嵌入式控制终端上层应用软件的开发。
检定系统程序在执行检定流程时主要实现的功能如下：（1）用户的登陆登陆界面实物图如图所示：（2）参数设置参数设置界面的功能是完成对被检热量表的信息录入以及检定控制参数的设定，其中被检热量表的信息主要包括：从检厂家、型号规格、检定单位、检定日期、检定人员、准确度等级等；检定控制参数主要包括：最大流量、最小流量、被检流量点等。
《基于Qt的嵌入式linux指纹识别系统GUI的实现》范文
《基于Qt的嵌入式linux指纹识别系统GUI的实现》篇一一、引言随着科技的不断发展，嵌入式系统在各个领域的应用越来越广泛。
其中，指纹识别技术因其独特的安全性和便利性，已成为身份验证的重要手段。
而Qt作为一款功能强大的跨平台应用开发框架，被广泛应用于嵌入式Linux系统的图形界面开发。
本文将介绍基于Qt的嵌入式Linux指纹识别系统的GUI实现。
二、系统架构本系统采用模块化设计，主要包括指纹识别模块、Qt GUI模块、数据处理与存储模块等。
其中，Qt GUI模块负责用户界面的设计与交互，提供友好的操作体验。
三、Qt GUI设计1. 界面布局设计Qt GUI的界面布局应遵循简洁、直观、易操作的原则。
本系统采用Qt Designer进行界面设计，通过拖拽控件、设置属性等方式，实现界面的布局和样式。
主要界面包括登录界面、主界面、用户管理界面等。
2. 控件选择与实现在Qt GUI中，选择合适的控件是实现良好用户体验的关键。
本系统采用Qt自带的控件，如QPushButton、QLineEdit、QLabel等，实现登录、注册、查看指纹信息等功能的控件。
同时，通过信号与槽的机制，实现控件之间的交互。
3. 皮肤与主题定制为了提供更好的用户体验，本系统支持皮肤与主题的定制。
通过Qt StyleSheet，可以轻松实现界面的主题和样式的修改。
用户可以根据自己的喜好，选择不同的皮肤和主题，使界面更加美观和个性化。
四、指纹识别模块与Qt GUI的集成1. 指纹识别硬件接口本系统通过与指纹识别硬件的接口连接，实现指纹信息的采集与处理。
具体接口类型和连接方式根据硬件设备而定，一般通过USB、串口等方式与嵌入式Linux系统进行通信。
2. 指纹信息处理与显示指纹信息通过硬件接口传输到嵌入式Linux系统中，经过处理后，通过Qt GUI进行显示。
在Qt GUI中，可以通过QLabel等控件显示指纹图像，通过QPushButton等控件实现查看、删除等操作。
基于TINYYOLO的嵌入式人脸检测系统设计
《工业控制计算机》2019年第32卷第3期深度学习对于人脸检测算法有很大的促进。
目前基于深度学习的主流目标检测算法主要可以分为one－stage和two－stage 两种，two－stage的代表主要有R－CNN［1－3］系列，one－stage代表主要有SSD［4］、YOLO（You Only Look Once）［5－7］系列。
一般情况下，two－stage目标检测算法的精度比one－stage高，但是one－stage算法的速度更快。
One－stage算法经过改进后精度已经有了很大的提升，已经接近甚至超越了two－stage算法。
利用two－stage中的Faster R－CNN框架，Wang、Z．Li等人提出Face R－CNN［8］人脸检测算法，加入了center loss、OHEM等tricks，在FDDB数据集上recall达到98％以上。
上述基于深度学习的方法虽然在精度上有了很大的提升，但是模型很大，在嵌入式处理器上运行时间很慢。
本文将YOLO 算法的轻量化版本TINY－YOLO算法用于人脸检测，得到一个可以在手机甚至电视机空调上使用的人脸检测系统。
1系统结构设计本方法使用深度学习算法检测人脸，意在解决嵌入式处理器环境下，深度检测算法检测模型大、运行效率低甚至无法运行的问题。
为解决这一问题，从两方面着手，训练数据和深度网络模型：首先，采集大量人脸样本库，尽可能多的包括各种场景、各种姿态、各种角度、各种表情以及各类人脸，通过K－means聚类算法将训练数据已标注好的人脸框进行聚类，从中挑选出几类最适合的人脸框类型作为锚框，提高检测精度；此外，对卷积层参数进行调整，减少计算量，以达到压缩模型大小，提高检测速度的目的。
本系统处理器采用RK3288芯片，结合了腾讯ncnn框架，它是一个专门为嵌入式端优化的高性能神经网络前向计算框架。
2Anchor聚类在检测算法中，最直接的方式是预测包含目标的方框的宽、高。
人脸识别系统设计方案
人脸识别系统设计方案人脸识别系统是一种利用计算机视觉技术对人脸图像进行检测、识别和验证的技术。
它通过分析、提取和比对人脸图像中的特征信息，实现对个体身份的识别。
本文将从硬件设备、算法处理和应用场景三个方面介绍人脸识别系统的设计方案。
首先，硬件设备是人脸识别系统的重要组成部分之一。
一个标准的人脸识别系统通常需要包括摄像头、图像采集设备、处理器和存储设备等。
摄像头用于获取人脸图像，图像采集设备用于处理和存储采集到的图像数据，处理器负责图像处理和特征提取，存储设备用于存储与人脸特征相关的信息。
除此之外，人脸识别系统还可以根据具体需要添加其他设备，如红外传感器可以增强对低照度环境下的人脸检测能力，电子闸机和门禁设备可以实现对人员进出的控制。
其次，算法处理是人脸识别系统设计的核心。
常见的人脸识别算法包括人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取和人脸匹配等。
人脸检测算法用于从图像中检测出人脸区域，人脸对齐算法用于将检测到的人脸对齐到标准位置，人脸特征提取算法用于从对齐后的人脸中提取出特征向量，人脸匹配算法用于比对不同人脸之间的相似度。
人脸识别系统中的每个算法环节都需要高效、准确地处理大量图像数据，因此算法设计的优化和性能的提升是设计方案的重点。
最后，根据人脸识别系统的应用场景的不同，识别系统的设计方案也有所区别。
例如，对于门禁系统和考勤系统，可以设计一个离线人脸识别系统，通过离线库匹配识别用户身份；而对于人脸支付系统和移动解锁系统，需要设计一个实时人脸识别系统，即时反馈识别结果。
此外，对于大规模人脸识别系统，可以采用分布式架构，将图像采集和处理任务分布到多个设备上，提高处理速度和系统的可扩展性。
综上所述，人脸识别系统的设计方案需要兼顾硬件设备、算法处理和应用场景三个方面。
合理选择高质量的硬件设备，优化算法处理流程，根据具体应用场景设计适合的系统架构，才能够设计出一个高效、准确的人脸识别系统。
人脸识别嵌入式实训报告
一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术作为生物识别技术的一种，因其高准确性、非接触性和易用性等优点，在安防、金融、医疗、教育等领域得到了广泛应用。
为了深入了解人脸识别技术，我们进行了人脸识别嵌入式实训，通过实际操作，掌握了人脸识别系统的设计与实现方法。
二、实训目的1. 熟悉人脸识别技术的原理和流程。
2. 掌握人脸识别嵌入式系统的设计与实现方法。
3. 培养动手能力和团队协作精神。
三、实训内容1. 人脸检测人脸检测是人脸识别系统的第一步，主要目的是从图像中检测出人脸区域。
实训中，我们使用了OpenCV库中的人脸检测算法，通过Haar级联分类器进行人脸检测。
2. 人脸特征提取人脸特征提取是将人脸图像转换为可用于识别的特征向量。
实训中，我们使用了Local Binary Patterns Histograms (LBPH) 算法进行人脸特征提取。
3. 人脸识别人脸识别是将提取的特征向量与数据库中的人脸特征进行比较，从而识别出目标人脸。
实训中，我们使用了Nearest Neighbor (NN) 算法进行人脸识别。
4. 嵌入式系统设计我们选择了STM32微控制器作为嵌入式系统平台，利用其丰富的片上资源，实现了人脸识别系统的硬件设计。
主要包括以下模块：- 图像采集模块：采用OV7670摄像头模块进行图像采集。
- 图像处理模块：使用STM32的片上资源进行图像预处理、人脸检测和特征提取。
- 存储模块：使用SD卡存储人脸特征数据库。
- 显示模块：使用TFT LCD显示屏显示识别结果。
5. 软件设计软件设计主要包括以下部分：- 图像处理程序：使用OpenCV库进行图像处理，包括人脸检测和特征提取。
- 识别程序：使用NN算法进行人脸识别。
- 用户界面程序：使用Qt库开发跨平台用户界面，实现系统功能。
四、实训结果通过实训，我们成功设计并实现了一个基于STM32的人脸识别嵌入式系统。
系统能够实时检测人脸、提取特征并进行识别，识别准确率达到90%以上。
《基于Qt的嵌入式linux指纹识别系统GUI的实现》范文
《基于Qt的嵌入式linux指纹识别系统GUI的实现》篇一一、引言随着科技的不断进步，嵌入式系统在日常生活中的应用越来越广泛。
其中，嵌入式Linux系统以其出色的性能和强大的开发支持成为热门的选择。
基于这一平台，开发一个具有图形用户界面（GUI）的指纹识别系统具有极大的实用价值。
本文将探讨基于Qt框架的嵌入式Linux指纹识别系统的GUI实现。
二、Qt框架简介Qt是一款用于开发GUI应用程序的跨平台C++库。
它提供了丰富的API和工具，可以快速构建具有专业外观和感觉的应用程序。
Qt的信号与槽机制使得软件设计更加灵活，同时其良好的跨平台性使得基于Qt的应用程序可以在不同的操作系统上运行。
三、系统需求分析在实现基于Qt的嵌入式Linux指纹识别系统GUI之前，我们需要对系统进行需求分析。
首先，我们需要明确系统的功能需求，如指纹采集、指纹识别、用户管理等。
其次，我们需要考虑系统的性能需求，如响应速度、稳定性等。
最后，我们还需要考虑系统的界面需求，如界面布局、交互设计等。
四、系统设计在系统设计阶段，我们需要对系统进行整体规划。
首先，我们需要选择合适的Qt版本和开发环境。
其次，我们需要设计系统的整体架构，包括指纹采集模块、指纹识别模块、用户管理模块等。
最后，我们需要设计系统的界面布局和交互流程。
五、GUI实现1. 界面布局设计：我们采用Qt Designer工具进行界面布局设计。
通过拖拽控件和设置属性，我们可以快速地设计出符合需求的界面。
2. 控件实现：根据界面布局设计，我们需要实现相应的控件功能。
例如，指纹采集区域的控件需要能够实现指纹图像的采集和显示；用户管理区域的控件需要能够实现用户的添加、删除和修改等操作。
3. 信号与槽机制：Qt的信号与槽机制是实现控件之间通信的重要手段。
我们需要在适当的时机触发相应的信号，并通过槽函数实现相应的功能。
例如，当用户点击“识别”按钮时，触发识别信号，通过槽函数实现指纹识别功能。
智能家居嵌入式人脸识别门禁系统的设计与实现
科学技术创新2020.26智能家居嵌入式人脸识别门禁系统的设计与实现强宇佶申双琴（桂林理工大学信息科学与工程学院嵌入式系统与智能计算实验室，广西桂林541004）近年来，人们物质水平提高，同时对家居安全的要求不断提高，安防设备和智能家居逐渐进入我们的视线。
传统的卡片和密码式的门禁系统因其易丢失、功能单一且安全性低等缺点，逐步被各种生物识别技术取而代之。
其中人脸识别因其具有非接触式、不易被仿造、识别率较高的优势，将其引入到门禁系统，具有广泛的应用价值和市场前景。
本文将嵌入式与人脸识别技术相结合，设计了一种基于STM32的人脸识别门禁系统。
1系统设计本系统主要以STM32系列单片机作为微控制器，以串口触摸屏为人机交互窗口,用户通过矩阵键盘键入进行模式选择，通过LCD 屏幕获取操作信息，选择人脸识别模式时可以通过人脸识别进行开门操作，选择密码模式可以通过矩阵键盘输入密码进行开门操作，同时对开门的数据进行记录，也可以通过串口助手将开门记录发送到上位机，在上位机上查看所有用户何时何种方法开门。
此外，添加了访客模式、管理员模式，用户选择访客模式可以模拟门铃，提醒主人开门，选择管理员模式，正确输入管理员密码可以查看所有用户与密码等，让系统变得更加实用。
系统的硬件部分包括人脸识别模块、模拟门禁模块及按键与显示模块。
软件部分包括对人脸进行追踪与检测，在录入人脸后对采集到的人脸数据进行特征的分析与训练，识别时对检测到的人脸进行辨识，同时因为树莓派的操作系统是基于Debian 的Linux 系统即“R aspbian 操作系统”，因其本身具有的局限性，获取的图像帧数较低，所以使用跳帧计算提高帧数。
实现人脸识别、密码开锁、报警系统、查看开锁记录、增加指定用户等功能，总体系统框图如图1所示。
2硬件设计系统选用了高效的STM32F103C8T6，STM32使用了以ARM Cortex 为内核的高性能微处理器，其工作频率高，内置存储器，有多种省电工作模式，可以保证低功耗应用的运行，适用于多种应用场合，并且性价比高。
嵌入式人脸识别考勤系统设计与实现
嵌入式人脸识别考勤系统设计与实现郎利影，魏娜（河北工程大学信息与电气工程学院，河北邯郸056038）摘要：介绍基于嵌入式的煤矿人脸识别考勤系统，结合RFID技术，主动感知人员接近；选用天敏追踪王摄像头，自动搜索人脸进行拍照，提高了系统反应速度；采用简单高效的PCA人脸识别算法进行识别，增强了系统的准确性；同时用VC++6．0开发出服务器监控界面，进行适时的查询和记录，实验证明系统具有很大的实用价值。
关键词：嵌入式；S3C2440B；RFID；人脸识别；煤矿考勤系统中图分类号：TD697文献标志码：B文章编号：1003－496X（2012）04－0068－03Design and Implementation of Embedded Face Recognition Attendance SystemLANG Li－ying，WEI Na（School of Information Science and Electrical Engineering，Hebei University of Engineering，Handan056038，China）Abstract：This paper introduces an embedded face recognition attendance system which is used in coal mine．Combining with the RFID technology，the system can actively percept person who is approaching；selecting Tianmin tracking king camera，the system can auto-matically search for the face and take pictures，which greatly improves the reaction speed．Simple and high efficient PCA face recogni-tion algorithm is used to enhance recognition accuracy．Meanwhile，server monitor interface is developed by VC++language which can timely inquiry and record．Experiment proves that this system has great practical value．Key words：embedded；S3C2440B；RFID；face recognition；coal mine attendance system安全是煤矿企业生产的前提。
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2012，48（14）1概述达芬奇技术包含针对数字音视频优化的基于DSP （Digital Signal Processing ，数字信号处理）的系统解决方案，有四个基本组成，即处理器、软件、开发工具套件和支持。
在具体的软件设计中，对于数字多种媒体系统的设计，围绕用户代码的主线程有四个部分，一是输入源数据，二是输出结果，三是算法处理实体，四是用户界面。
达芬奇系统在底层以通用嵌入式实时操作系统为基础，通过构建达芬奇框架结构来协调各部分工作流程[1]。
嵌入式GUI （Graphic Us-er Interface ，图形用户界面）为嵌入式系统提供了一种应用于特殊场合的人机交互接口，嵌入式GUI 具备高度可移植性与可裁减性。
本设计属于达芬奇系统开发的应用层软件用户界面设计，主要介绍其在ARM （Advanced RISC Machines ，先进精简指令集计算机）核上运行的Linux 应用GUI 程序的设计。
嵌入式人脸识别器的GUI 设计向征1，马争鸣2XIANG Zheng 1,MA Zhengming 21.广东药学院医药信息工程学院，广州5100062.中山大学信息科学与技术学院，广州5100061.College of Medical Information Engineering,Guangdong Pharmaceutical College,Guangzhou 510006,China2.College of Information Science and Technology,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510006,ChinaXIANG Zheng,MA Zhengming.GUI design of embedded face recognition puter Engineering and Applications,2012,48（14）：79-83.Abstract ：Qt/embedded is a graphical interface development tools embedded version.It is the whole object-oriented programming and has high run efficiency and good architecture and programming model.Davinci technology is a system solution for digital audio and video optimization based on Digital Signal Processing （DSP ）.It supports Linux in the embedded operating systems perfectly and it can realize complex design of graphical user interface system.It uses qt/embedded and Davinci technology to complete the graphical user interface design of the face recognition devices and realizes the display of the face detection results,the modification and update of the face data.In addition it realizes qt/embedded transplant on the DM6446successfully and it uses the Video Processing Front End （VPFE ）and Video Processing Back End （VPBE ）of the DM6446to realize the video acquisition and display effectively.Key words ：qt/embedded;Davinci technology;graphical user interface;DM6446;face recognition devices摘要：Qt/embedded 是图形化界面开发工具的嵌入式版本，整体采用面向对象编程，拥有较高的运行效率和良好的体系架构和编程模式。
达芬奇技术是基于DSP 的数字音视频优化的系统解决方案，它在嵌入式操作系统方面对Linux 的支持极为完善，可以实现复杂GUI 系统的设计。
利用qt/embedded 和达芬奇技术完成了人脸识别器的图形用户界面设计，实现了人脸检测结果显示，人脸数据的修改和更新功能。
另外成功实现了qt/em-bedded 在DM6446上的移植，并有效使用了DM6446的视频处理前端和视频处理后端实现视频采集和显示。
关键词：qt/embedded ；达芬奇技术；图形用户界面；DM6446；人脸识别器文章编号：1002-8331（2012）14-0079-05文献标识码：A 中图分类号：TP 311.52基金项目：2010年度广东省教育部产学研结合项目（No.2010B090400013）。
作者简介：向征（1980—），男，讲师，研究领域：图像处理、嵌入式、软件工程；马争鸣（1957—），男，博士，教授，研究领域：移动通信、图像处理、机器学习。
E-mail ：rousseau2000@收稿日期：2011-09-07修回日期：2011-10-27CNKI 出版日期：2012-01-12DOI ：10.3778/j.issn.1002-8331.2012.14.017/kcms/detail/11.2127.TP.20120112.1655.007.htmlComputer Engineering and Applications 计算机工程与应用79Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用2012，48（14）2TMS320DM6446芯片介绍TMS320DM6446是一个高度集成的SoC （Sys-tem on a Chip ，系统级芯片），是基于TMS320C64x+的DSP 核和ARM926处理器，内部集成有视频加速器、网络、外部存贮器接口等一系列专门应用于视频的外设，DM6446的内部框图如图1所示。
其中ARM926是一个32位的精简指令集微处理器，流水线结构，具有32位和16位两套指令集，能处理32位，16位或8位数据，内部还具有CP15协处理器，存储管理单元，16KB 的程序指令cache 和8KB 的数据cache 。
TMS320C64x+是C64xDSP 的升级版，内部具有64个32位通用寄存器和8个独立功能单元，包括两个乘法器和6个算术逻辑单元，能在单周期内完成4个16位的乘、加运算。
DM6446的DSP 片上具有32KB 的一级指令缓存，80KB 的一级数据缓存和64KB 的统一指令数据缓存[2]。
作为一个SoC ，DM6446集成了片上外设。
包括可配置的视频端口、外部存储器接口、32位的DDR 、SDRAM 控制器、16位的异步存储器控制器、支持静态RAM 、NOR 型和NAND 型的FLASH 、存储卡接口、增强型DMA （Direct Memory Access ，直接内存存取）控制器、10/100Mb/s 的以太网控制器、串行接口、I2C 总线接口、音频串行接口、支持中断输入的可编程通用输入输出接口、异步串行口、支持硬件握手、USB2.0接口、脉宽调制器、ATA （Advanced Tech-nology Attachment ，先进技术附件）硬盘接口等。
VPSS （Video Processing Subsystem ，视频处理子系统）是DM6446的重要组成部分。
它有两个可配置的视频图形片上外设：1个VPFE （Video Processing Front End ，视频处理前端），用于视频输入；1个VPBE （Video Processing Back End ，视频处理后端），与VICP （Video Image Co-Processor ，图形协处理器）一起用于后端显示。
视频处理前端包括一个CCD （Charge Coupled Device ，电荷耦合器件）控制器，一个预览引擎，一个直方图模块，一个自动曝光/白平衡/对焦模块和图像大小调整模块。
视频处理后端包括一个画中画显示引擎和一个VENC （Video Encod-er Clock ，视频编码器）。
画中画显示引擎能够同时独立显示两个视频窗口，视频编码器提供四路视频数模转换。
视频处理后端的视频图形协处理器分担DSP 核的通用视频和图形处理任务，使DSP 核能更好处理一般的视频和图形算法[3-4]。
3系统构成方案本系统是以手持式人脸识别器作为开发应用对象。
主要功能是在单机上实现人脸的识别判断。
先异步控制器EMIF/NAND/Smart Media 10bDACATA/CompactFlashDDR2控制器UART SPI I2C 音频串行口串行接口VYLNQ 程序/数据存储PWM看门狗定时器通用定时器EMACWith MDIO USB2.0PHY EDMA 互联片上外设系统On-Screen 显示器视频编码器（VENC ）C64x DSP 600-MHz Core ARM926EJ-E 300-MHz CPU 10bDAC10bDAC10bDAC后端前端图像调整器直方图/3A预览器视频处理子系统ARM 子系统CCD 控制器视频接口视频/图形协处理器（VICP ）DSP子系统DM644x 图1DM6446内部框图802012，48（14）实时采集人脸画面，通过ARM 送入DSP 需要的人脸数据，并控制DSP 进行人脸识别，识别结果经DSP 返回到ARM 进行显示。
系统结构如图2所示。
系统引入视频处理子系统的硬件结构，包括视频前端的CCD 控制模块，RESIZER 模块，以及自动进行焦距、白平衡、曝光调整H3A 模块，视频后端包括OSD （On Screen Display ，在屏显示）、VENC 、视频DAC （Digital Audio Compress ，音频压缩）模块等。
系统采用CCD 控制器控制YPBPR/RBG 输入、具有MAC-ROVISION 检测功能的NTSC/PAL/SECAM 4x10位数字视频解码器TVP5146对CCD 摄像机采集的A V 信号进行A/D 转换，并送DM6446处理。