智能倉庫的設計通過分析傳統倉庫功能，以STM32為主控芯片，搭配使用各種傳感器模塊采集數據，通過ESP8266聯網芯片將數據上傳至機智云平臺的網絡服務器，實現了設備的實時數據采集和聯網。

本系統設計創新性引入機智云平臺，讓普通的設備變成物聯網設備，可以有效提高倉庫管理，通過人臉識別的檢測方式和物品的自動分揀，提升倉庫系統的安全性和自動化，并且支持手機app程序操控、顯示屏觸摸操控和語音聲控3種操作方式。

系統整體結構設計

智能倉庫系統通過各類傳感器采集實時信息，經由主控芯片進行數據處理后傳送至聯網芯片，通過和云端服務器之間的數據交互，實現系統的聯網。

系統分為三大模塊：

①數據采集：使用DTH11采集溫濕度、煙霧傳感器檢測是否出現煙霧、舵機或熱釋電傳感器檢測門禁信息。

②數據處理：使用STM32F429作為系統的主控芯片，通過串口與其他部分進行數據交互，實現系統的智能化。

③數據上行與下發：主控芯片處理數據并執行相應操作，將數據上報至HMI顯示屏，并通過Wi-Fi發送至機智云平臺，平臺在收到數據后進一步將數據發送至app。主控芯片在接收到操作指令后通過串口控制外設。

系統整體結構如下所示：

倉庫智能安防系統結構圖

主控與顯示部分設計

STM32F429IGT6作為主控芯片用以處理各個模塊傳感器發送過來的數據，并通過相應的編程程序實現運算處理，有豐富的片上資源，能夠支持使用固件庫開發編程。該芯片接口多，可以連接許多外設，總共有8個串口，因此可以通過串口將不同的模塊連接，實現多路的數據采集并集中處理。

STM32F429IGT6主控芯片HMI串口屏設計的人機互動界面共7個頁面，每個頁面實現不同的功能，包括有解鎖界面、系統界面、燈光界面、溫濕度及空調界面、煙霧檢測界面、圖像識別界面、人臉識別界面。部分界面效果截圖如圖2所示。

物聯網部分設計系統通過聯網模塊ESP8266接入機智云平臺的服務器后，app實現2個功能：實時監測當前聯網的各個模塊的工作情況，觀察系統實時收集并上報的數據；發送對應的指令至機智云平臺，機智云平臺在接收并處理完相應的指令之后再轉發至聯網模塊，最后聯網模塊通過串口和系統進行通信，系統接收到指令之后控制外設執行相應的操作，以實現對系統的實時控制。

語音與圖像處理設計 LD3320具有非特定人語音識別技術，是一顆穩定性強且識別精度較高的語音識別芯片。語音提示由MP3播放模塊負責，該模塊能讀取TF卡中存儲的音頻文件，通過編碼引腳的高低電平即可播放對應音頻文件。

LD3320芯片使用OpenMv視頻頭進行臉部識別。顏色識別則是利用攝像頭不斷截取當前所拍攝的視頻并從中尋出不同的色塊，尋找到色塊之后與程序所設置的顏色閾值進行比對從而判斷其顏色。使用Haar算子實現人臉識別，使用LBP（Local Binary Pattern， 局部二值模式）算法實現不同人臉的分辨。

串口屏顯示界面

系統測試

首次使用須進行配網操作，打開app點擊添加設備的按鈕，輸入連接Wi-Fi網絡的賬號和密碼后選擇對應的Wi-Fi模塊的類型，設備處在待連接狀態。

打開系統讓ESP8266進入Airlink模式，此時app會搜索當前可連接的設備，app將Wi-Fi賬號和密碼發送給ESP 8266，ESP 8266根據接收到的信息可自動連接至當前網絡。連接成功后，app提示發現新設備，點擊綁定當前設備，頁面自動跳轉至控制界面。

虛擬設備模擬測試 虛擬設備可模擬真實設備的數據上傳，可用來測試手機app是否可以與機智云進行數據交互。app通過二維碼和虛擬設備進行綁定，成功后在機智云官網開啟虛擬設備，可以看到頁面上的虛擬設備提示設備已上線，即成功連接上機智云服務器，也可以查詢虛擬設備的通信日志。可通過app向虛擬設備發送數據，同時虛擬設備也可以將數據推送至app， 兩者之間的數據傳輸記錄都可以在頁面中查看。

實物設備真實測試

1） 顯示屏功能測試

HMI顯示屏功能測試結果顯示燈光界面工作穩定，點擊3個開關可以穩定控制放置在不同地方的3盞燈，STM32接收到HMI顯示屏的指令后將結果實時上報至機智云，燈光狀態的改變也能實時反饋至app端。

溫、濕度及空調界面工作穩定，程序設定每隔50 ms采集一次數據。經測試，HMI顯示屏在接收到溫濕度數據后將其轉換成曲線圖的形式以顯示變化趨勢，同時在app端也可以查看到實時采集的溫濕度信息。

煙霧檢測界面工作穩定，設定每隔500 ms煙霧傳感器檢測一次當前的空氣狀況。點燃一根火柴，煙霧傳感器下方的指示燈亮起說明檢測到煙霧，排氣扇自動打開，播放語音警報，此時顯示屏上顯示檢測到的煙霧數值及排氣扇的工作狀態。待煙霧散去后系統自動關閉。

圖像識別界面工作穩定，點擊人臉識別圖標進入人臉識別界面，點擊驗證按鈕，顯示屏向串口發送對應的指令，由STM32通過串口控制攝像頭拍攝并進行人臉識別，在顯示屏上查看驗證結果。

2） 手機app測試

啟動系統后，app會向機智云的服務器發送對應的指令，通過串口助手查看主控收到數據。如下圖所示，可以看到在app端按下相應的控制按鈕后主控的串口實時接收到的數據，數據的格式為：事件名稱+數據的值+事件描述。主控串口接收的數據形式圖Evt： EVENT_led_white 0 ——事件名稱及其在結構體中的變量名+變量的值。

valueled_white Changed ——描述事件。

經過實測，app端對系統的控制功能穩定，可以實現實時控制及查看系統各部分的工作狀況，app端和系統的延時不超過0.5 s。

3） 人臉識別功能測試

在Python中對程序進行測試，OpenMv在串口接收到特定的指令后會打開攝像頭并截取當前攝像頭拍攝到的畫面，之后分別計算當前所拍攝的人臉和人臉圖像庫中人臉樣本的特征差異度，最后在人臉樣本中挑選出一張人臉差異度最小的，即為最接近的人臉，判斷完成之后OpenMv會通過串口將所識別的結果發送至主控的串口，從而實現數據互通。

本設計中主要有2個參數影響人臉識別準確性和耗時，一是人臉圖像庫中不同人臉的數量，下圖是樣本數為15人的臉圖像庫；二是每個人的不同角度人臉圖片的張數。具體的實測數據如下所示：

人臉圖像庫

人臉識別測試數據

通過實測，本設計中的人臉識別，可以很好地完成預期任務，具有較高的準確性，在一般的日常使用中基本不會判斷錯誤，但是對光線有一定要求，過亮或過暗都會影響識別的準確率。

自動分揀功能測試。由于設計中的自動分揀功能主要依據顏色識別來實現，因此顏色識別的正確率決定了自動分揀功能是否正常。將裝置放置在不同光照強度的環境下測試顏色識別及自動分揀功能的穩定性，測試結果如下表所示。

顏色識別測試數據

系統總結本文設計了一款基于機智云平臺的物聯網智能倉庫安防系統，選用STM32F429作為主控芯片。使用Wi-Fi模塊將主控芯片處理完的數據發送至機智云平臺從而實現系統的聯網，搭配手機端可以實時查看由系統采集的各類數據及系統各部分的工作狀況，同時由于使用的是廣域網數據傳輸因此可以對系統進行遠程操控，相比之下局域網數據傳輸只能處于同一網絡，此方案極大地拓展了操控距離。

在系統的安全性部分使用了人臉識別來作為驗證手段，經實測，準確率在90%以上。在操作方式上為了適應不同的習慣提供了3種操作方式，顯示屏操作、語音操作、手機app操作。在顯示方面，設計了一個人機交互的圖像化界面。在物品分揀上使用了顏色識別的方式，通過識別物品的不同顏色從而將之歸類，有效地提高系統的效率。