本篇測評由電子發(fā)燒友的優(yōu)秀測評者“HonestQiao”提供。

01.

評測規(guī)劃

米爾MYD-Y6ULX-V2開發(fā)板上帶有SIM卡的插槽，于是結(jié)合我之前的使用米爾板子的經(jīng)驗，想制作一個遠程監(jiān)控的平臺。
不過通過硬件手冊了解到，板子自身不帶有LTE模塊，需要安裝一個Mini PCI-E接口的LTE 模塊才能夠使用4G網(wǎng)絡，且僅支持僅支持移遠EC20型號。
而手頭暫時沒有這個型號的LTE模塊，于是退而且其次，使用有線網(wǎng)絡來進行數(shù)據(jù)的傳輸。
這塊板子的full鏡像，提供了通過V4L對USB攝像頭的支持，直接插接上USB攝像頭就能使用了。
最終，具體的評測規(guī)劃如下：

使用米爾MYD-Y6ULX-V2開發(fā)板提供攝像頭監(jiān)控數(shù)據(jù)

使用OLED呈現(xiàn)開發(fā)板的設備負載、IP地址和服務信息

使用PyQT5開發(fā)監(jiān)控顯示界面

使用opencv進行人臉識別檢測

02.

硬件準備

• ?？低?/u>USB攝像頭

使用USB連接的攝像頭即可

• SSD1306 OLED

MYD-Y6ULX-V2開發(fā)板支持IIC和SPI通訊，我手頭正好有合適的IIC通訊的SSD1306 OLED用上?

• USB2TTL

開始使用MYD-Y6ULX-V2開發(fā)板的時候，需要使用串口連接做一些基礎的設置?

• 米爾MYD-Y6ULX-V2開發(fā)板

將以上設備都連接到開發(fā)板以后，具體如下： 具體的配置連線，后續(xù)會進行說明；具體的接口分布如下： MYD-Y6ULX-V2開發(fā)板默認已經(jīng)少錄了系統(tǒng)，但是屬于較老的版本，我們需要自己燒錄為最新的版本。
根據(jù)使用手冊，選用如下的鏡像，并按照手冊設定好啟動方式，進行燒錄更新。

• 鏡像類型：

FullEMMC?

• 燒錄方式：

述鏡像需要先解壓，然后使用官方提供的Win32 Disk Imager燒錄到SD卡，然后接到開發(fā)板上?

• 撥碼開關

MYD-Y6ULX-V2開發(fā)板有幾個不同的子型號，以及設置不同的啟動方式的時候，需要通過板載的撥碼開關來控制。我評測的開發(fā)板，為eMMC版本，所以更新選擇TF Card啟動(eMMC版本)模式，具體如下：?

• 連接調(diào)試串口：

參考之前的接口分布，使用USB2TTL連接開發(fā)板的調(diào)試串口和電腦： 在電腦端，使用串口終端工具進行連接：Windows系統(tǒng)可以視同使用Putty或者mobaxterm，Linux和macOS系統(tǒng)可以使用minicom或者picocom我用的是macOS，所以使用picocom連接：?

• 燒錄：

關機裝狀態(tài)下，插好SD卡后，重新上電開機，就會自動啟動，并進刷機狀態(tài)，并輸出正在升級的提示信息。升級需要一段時間，請耐心等待。

• 驗證：

更新成功后，斷電，然后將撥碼開關設置回eMMC啟動模式，重啟上電開機，最終會看到如下的啟動信息，其中NXP i.MX Release Distro 5.10-gatesgarth表示已經(jīng)更新到了當前系統(tǒng)：?

在更新完畢后，需要對開發(fā)板進行一些基礎的設置，以方便后續(xù)進一步操作。

• eth0、eth1的IP設置：

參考：7.2. 通用網(wǎng)絡配置

使用vi修改文件：/etc/systemd/network/10-static-eth0.network使用vi修改文件：/etc/systemd/network/11-static-eth1.network靜態(tài)配置示例如下：

[Match]Name=eth0[Network]Address=192.168.1.177/24Gateway=192.168.1.1DNS=192.168.1.1

動態(tài)配置示例如下：

[Match]Name=eth0
[Network]DHCP=yesEOF

配置后，可以重啟網(wǎng)絡服務，然后查看結(jié)果：

service systemd-networkd restartifconfig

?

時區(qū)設置：

參考：ntpd時鐘同步服務使用vi修改：/etc/sysconfig/clock

ZONE="Asia/Shanghai"UTC=trueARC=false

cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime

ntpd對時設置

參考：ntpd時鐘同步服務使用vi修改：/etc/sysconfig/ntpd

# Drop root to id 'ntp:ntp' by default.OPTIONS="-u ntp:ntp -p /var/run/ntpd.pid"# Set to 'yes' to sync hw clock after successful ntpdateSYNC_HWCLOCK=yes #make no into yes; BIOS的時間也會跟著修改# Additional options for ntpdateNTPDATE_OPTIONS=""

使用vi修改：/etc/ntp.conf

重啟服務生效：

service ntpd restart
date

查看結(jié)果：

?

遠程連接：

以上設置完成后，就可以在其他電腦上，使用ssh遠程連接，來連接開發(fā)板了。然后，在其他電腦上，使用ssh工具進行遠程連接：

Windows系統(tǒng)可以視同使用Putty或者mobaxterm，Linux和macOS系統(tǒng)可以直接使用ssh命令

米爾為MYD-Y6ULX-V2開發(fā)板提供了詳細的開發(fā)環(huán)境建立的指導，參考《MYD-Y6ULX_Linux軟件開發(fā)指南.pdf》即可完成所需要的工作。

開發(fā)環(huán)境需要在一個Ubuntu環(huán)境下建立，而不是開發(fā)板自身的系統(tǒng)上。

Ubuntu開發(fā)環(huán)境建立

從開發(fā)板的資料包頁面，下載光盤鏡像：http://down.myir-tech.com/MYD-Y6ULX/，也可以從百度網(wǎng)盤下載相應的資料包。

首先安裝基礎工具包，并進行工作目錄的構(gòu)建：

sudo apt-get install gawk wget git-core diffstat unzip texinfo gcc-multilib build-essential chrpath socat cpio python3 python3-pip python3-pexpect xz-utils debianutils iputils-ping python3-git python3-jinja2 libegl1-mesa libsdl1.2-dev
mkdir -p ~/MYD-Y6ULX-develexport DEV_ROOT=~/MYD-Y6ULX-devel
sudo mkdir /media/cdimagesudo mount -o loop ~/Downloads/MYD-Y6ULX_L5.10.9_20220826.iso /media/cdimagecp -r /mnt/cdimage/02_Images $DEV_ROOT/cp -r /mnt/cdimage/03_Tools $DEV_ROOT/cp -r /mnt/cdimage/04_Sources $DEV_ROOT/

安裝編譯鏈編譯鏈：根據(jù)手冊的說明，使用full系統(tǒng)的應用工具鏈，以便進行應用的交叉編譯

cd $DEV_ROOT/03_Tools/Tools_chain/bash fsl-imx-fb-glibc-x86_64-myir-image-full-cortexa7t2hf-neon-myd-y6ull14x14-toolchain-5.10-gatesgarth.sh
. /opt/test5.10/environment-setup-cortexa7t2hf-neon-poky-linux-gnueabi$CC -v

安裝編譯工具鏈時的提示：安裝到/opt/test5.10目錄

安裝完成后的驗證：

要使用到攝像頭，并對外提供監(jiān)控數(shù)據(jù)，使用mjpg_streamer最合適了。

在網(wǎng)上也有不少 iMX6移植原版mjpeg-streamer的文章可供參考，不過我查看后大受誤導。

直接使用我之前的版本，進過簡單的修改，就能使用MYD-Y6ULX-V2開發(fā)板的編譯工具鏈進行成功編譯了。

mjpg_streamer分支版本：https://github.com/jacksonliam/mjpg-streamer

下載地址：https://github.com/jacksonliam/mjpg-streamer/archive/refs/heads/master.zip

交叉編譯：

完成編譯后，結(jié)果如下：

?

• 帶so文件部署

使用scp將以上文件拷貝到開發(fā)板

ssh root@192.168.1.177 "mkdir ~/mjpeg_server/"scp mjpg_streamer root@192.168.1.177:~/mjpeg_server/scp *.so root@192.168.1.177:~/mjpeg_server/

• mjpeg_streamer測試

將mjpg_streamer部署到開發(fā)板上以后，就可以遠程連接到開發(fā)板進行測試了。

查看攝像頭設備

查看設備指令：v4l2-ctl --list-devices

從上圖可以看出，識別到了連接的USB攝像頭HIK 720P Camera，對應的第一個設備地址/dev/video2可以被mjpg_streamer調(diào)用。

• 啟動mjpg_streamer測試：

cd ~/mjpeg_server./mjpg_streamer -i "input_uvc.so -d /dev/video2 -n -r 640x480 -f 10" -o "output_http.so -w ./"

默認啟動的mjpg_streamer是可以任意訪問的，這很危險。但可以使用-c 用戶名:密碼來設置一個訪問密碼，可以參考下圖中的指令：

?

• 訪問測試：

現(xiàn)在在其他電腦上，可以直接通過瀏覽器訪問開發(fā)板上提供的攝像頭數(shù)據(jù)流在我的環(huán)境下，訪問地址為：http://192.168.1.177:8080/?action=stream

我所使用的SSD1306 OLED使用IIC通訊的，之前我也使用過一個Linux環(huán)境下的ssd1306工具。
經(jīng)過嘗試，這個工具可以使用MYD-Y6ULX-V2開發(fā)板的編譯工具鏈進行編譯和使用。

• 下載地址：https://github.com/armlabs/ssd1306_linux/archive/refs/heads/master.zip
• 交叉編譯：

修改配置文件 Makefile，具體修改如下：

修改完成后，進行編譯，編譯完成后，部署ssd1306_bin一個文件即可

makels -l ssd1306_bin
# 部署文件到開發(fā)板scp ssd1306_bin root@192.168.1.177:~/mjpeg_server/

• 硬件連接

參考手冊上的說明，進行硬件的連接。我所使用的OLED使用到了VDD_5V、DGND、I2C2_SCL、I2C2_SDA。務必要注意所使用的OLED的電壓，有的只能使用3.3V，使用5V會完蛋。

OLED顯示測試

上述硬件連接完成后，就可以遠程連接到開發(fā)板，進行測試了。

查看OLED設備是否成功硬件連接，通常IIC地址為3c：i2cdetect -y -a 1

然后，進行顯示測試

cd ~/mjpeg_server./ssd1306_bin -n 1 -I 128x64./ssd1306_bin -n 1 -c./ssd1306_bin -n 1 -r 0./ssd1306_bin -n 1 -x 0 -y -0 -m "Hello World!\n\nI'm MYD-Y6ULX-V2."

完成以上兩項工作，開發(fā)板部分的基礎工作就完成了，可以寫一個啟動腳本來進行控制，具體如下：
為了安全訪問，在腳本中設置了訪問的用戶名和密碼，可以根據(jù)實際需要進行修改。
以下的操作，都需要遠程連接到開發(fā)板上進行。

服務啟動腳本：~/mjpeg_server/mjpeg_server_start.sh

#!/bin/bash
cd "${0%/*}"
killall mjpg_streamer >/dev/nul 2>&1device=$(v4l2-ctl --list-devices | grep 'Camera' -A1 | grep /dev/video | head -1 | awk '{print $NF}')./mjpg_streamer -i "input_uvc.so -d $device -n -r 640x480 -f 10" -o "output_http.so -w ./ -c test:test123" &
./ssd1306_bin -n 1 -I 128x64./ssd1306_bin -n 1 -r 0
let count=0while truedo nowdate="$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')" load="$(w | head -1 | sed -e 's/^.*average: //' | cut -d ',' -f 1)" temp=$(echo "scale=1;$(cat /sys/devices/virtual/thermal/thermal_zone0/temp)/1000" | bc) ipstr=" ${nowdate}\n L:${load} T:${temp}" if [[ $count -gt 0 ]];then ./ssd1306_bin -n 1 -x 0 -y 0 -m "${ipstr}" else ./ssd1306_bin -n 1 -c ipstr="${ipstr}\n**-*-IP Address-*-**" i=0 for ip in $(ip addr show | grep -v "127.0.0.1" | awk -F'[ /]+' '{if($0 ~ / inet /) print $3;}') do let i=i+1 ipstr="${ipstr}\nIP${i}: ${ip}" done
ipstr="${ipstr}\nSRV: ip:8080/?action" ipstr="${ipstr}\n =stream"
echo -e "${ipstr}" ./ssd1306_bin -n 1 -x 0 -y 0 -m "${ipstr}" fi let count=count+1 if [[ $count -gt 15 ]];then let count=0 fi sleep 1done

開機啟動：

screen-Smjpeg_server/home/root/mjpeg_server/mjpeg_server_start.sh

配置完成后，就可以重新啟動開發(fā)板，OLED顯示屏上會顯示對應的信息：

然后在電腦上，打開之前的訪問地址，進行測試了。

MYD-Y6ULX-V2開發(fā)板的full環(huán)境支持使用QT5進行應用開發(fā)，但實際使用中，需要屏幕配合。
我手頭沒有對應的屏幕，所以這一步的工作，就在電腦上進行，并使用PyQT5進行開發(fā)。
具體要做的工作如下：

操作界面開發(fā)

mjpeg流讀取顯示

人臉識別

其中人臉識別部分，參考了：* opencv快速入門人臉檢測與人臉識別

涉及到具體的代碼的開發(fā)，我就直接上代碼了，感興趣的同學，可以查看代碼進行學習。

from PyQt5 import QtWidgetsfrom PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QKeySequencefrom PyQt5.QtCore import QThreadimport sys, cv2, threading, random, signalimport numpy as npimport socketimport time, datetimeimport requestsfrom requests.auth import HTTPBasicAuth
# 0-攝像頭 1-socket 2-from remoteCAMERA_SOURCE = 2CAMERA_LOCAL_INDEX = 0 # 如果使用本地攝像頭，則表示其videoN的NCAMERA_SOCKET_PORT = 8888 # 如果視同socket，設置端口# CAMERA_REMOTE_URL = "http://192.168.1.15:8080/live.mjpg"CAMERA_REMOTE_URL = "http://192.168.1.177:8080/?action=stream"CAMERA_SOURCE_NAME = ["USB攝像頭", "網(wǎng)絡圖像流", "米爾MYD-Y6ULX-V2攝像頭監(jiān)控"]AUTH_CONFIG = {"user":"test","pass":"test123"}FACE_DETECTION = True
if FACE_DETECTION == True: # https://blog.csdn.net/FontThrone/article/details/105314973 # https://github.com/FontTian/DS-Exhibitio face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') face_cascade.load('./haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') face_box_colors = [ (255, 0, 0), (0, 255, 0), (0, 255, 0), (255, 255, 0), (255, 0, 255), (0, 255, 255), (255, 128, 128), (128, 255, 128), (128, 255, 128), (255, 255, 128), (255, 128, 255), (128, 255, 255) ]
# 應用定義app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)window_w, window_h = 640, 480 # 窗口寬度和高度scale = 0.58 # 視頻信息寬高比
# 界面定義Form = QtWidgets.QWidget()Form.setWindowTitle(CAMERA_SOURCE_NAME[CAMERA_SOURCE])Form.resize(window_w, window_h)
# 窗口大小改變時自動調(diào)整按鈕def windowResize(self): global window_w, window_h, scale window_w = Form.width() # 窗口寬度 window_h = Form.height() # 窗口高度 label.setGeometry(0,0, window_w, int(window_w*scale)) # 調(diào)整 QLabel 尺寸 btn1.setGeometry(10, window_h-40,70,30) # 調(diào)整按鈕位置 btn2.setGeometry(80, window_h-40,70,30) # 調(diào)整按鈕位置 btn3.setGeometry(window_w - 80, window_h-40,70,30) # 調(diào)整按鈕位置
Form.resizeEvent = windowResize # 設置窗口大小改變時觸發(fā)
# 關閉應用時的處理ocv = True # 設置是否處理視頻def closeOpenCV(self): global ocv, output ocv = False # 關閉窗口時，停止處理視頻 print("關閉程序") try: output.release() # 關閉窗口時，釋放視頻處理資源 except: pass
Form.closeEvent = closeOpenCV # 窗口關閉時觸發(fā)
label = QtWidgets.QLabel(Form)label.setGeometry(0,0, window_w, int(window_w*scale)) # 設置 QLabel 的位置和大小
# 存儲文件時使用的文件名def rename(): # return str(random.random()*10).replace('.','') return datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
photo = False # 按下拍照按鈕時，設置處于拍照狀態(tài)
# 按下拍照按鈕時的處理def takePhoto(): global photo photo = True # 設定拍照狀態(tài)為True print("馬上拍照")
btn1 = QtWidgets.QPushButton(Form)btn1.setGeometry(10, window_h-40,70,30) # 設置拍照按鈕的位置和大小btn1.setText('拍照')btn1.clicked.connect(takePhoto) # 按下拍照按鈕時觸發(fā)
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') # 設置視頻中的存儲格式recorderType = False # 按下錄像按鈕時，設置處于錄像狀態(tài)
# 按下錄像按鈕時的處理def recordVideo(): global recorderType, output if recorderType == False: # 如果按下按鈕時沒有在錄像，則開始錄像 # 設定存儲的視頻信息 output = cv2.VideoWriter(f'videos/{rename()}.mp4', fourcc, 20.0, (window_w, int(window_w*scale))) recorderType = True # 設置正在錄制狀態(tài) btn2.setGeometry(80, window_h-40,200,30) # 根據(jù)顯示內(nèi)容設置大小 btn2.setText('錄像中，點擊停止保存') else: # 如果按下按鈕時正在在錄像，則停止錄像 output.release() # 釋放視頻存儲資源 recorderType = False # 設置非錄制狀態(tài) btn2.setGeometry(80, window_h-40,70,30) # 根據(jù)顯示內(nèi)容設置大小 btn2.setText('錄像')
btn2 = QtWidgets.QPushButton(Form)btn2.setGeometry(80, window_h-40,70,30) # 設置錄像按鈕的位置和大小btn2.setText('錄像')btn2.clicked.connect(recordVideo) # 按下錄像按鈕時觸發(fā)
# 按下退出按鈕時的處理def quitApp(): global video_server print("退出程序") closeOpenCV(False) app = QtWidgets.QApplication.instance() app.quit()
btn3 = QtWidgets.QPushButton(Form)btn3.setGeometry(window_w-80, window_h-40,70,30) # 設置退出按鈕的位置和大小btn3.setText('退出')btn3.clicked.connect(quitApp) # 按下退出按鈕時觸發(fā)
# 人臉識別處理def face_detection_process(frame): if FACE_DETECTION == True: face_count = 0 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: color = face_box_colors[face_count % len(face_box_colors)] cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 2) face_count+=1
# 此處省略本項目用不到的數(shù)百行...
# mjpeg數(shù)據(jù)流處理服務def mjpeg_remote_server(): global window_w, window_h, scale, photo, output, recorderType, ocv
r = requests.get(CAMERA_REMOTE_URL, auth=HTTPBasicAuth(AUTH_CONFIG["user"], AUTH_CONFIG["pass"]), stream=True) if(r.status_code != 200): print("Received unexpected status code {}".format(r.status_code)) return
count = 0 is_first = False recv_data_mjpeg = bytes() for recv_data in r.iter_content(chunk_size=1024): if not ocv: break
count+=1 if count % 10000 == 1: print("\trecv stream success") recv_data_mjpeg += recv_data
a = recv_data_mjpeg.find(b'\xff\xd8') b = recv_data_mjpeg.find(b'\xff\xd9') if not (a != -1 and b != -1): continue
mjpg_data_raw = recv_data_mjpeg[a:b+2] recv_data_mjpeg = recv_data_mjpeg[b+2:]
mjpeg_data = np.frombuffer(mjpg_data_raw, 'uint8') img = cv2.imdecode(mjpeg_data, cv2.IMREAD_COLOR) # cv2.imshow('stream', img)
if not is_first: is_first = True sp = img.shape sz1 = sp[0] #height(rows) of image sz2 = sp[1] #width(colums) of image sz3 = sp[2] #the pixels value is made up of three primary colors print('網(wǎng)絡圖像: width=%d \theight=%d \tnumber=%d' % (sz1, sz2, sz3)) scale = sz1/sz2
frame = cv2.resize(img, (window_w, int(window_w*scale))) # 改變幀大小 if photo == True: name = rename() # 設置文件名稱 name_save = f'photos/{name}.jpg' print("照片存儲：%s" % name_save) cv2.imwrite(name_save, frame) # 存儲圖片 photo = False # 拍照完，設置非拍照狀態(tài) if recorderType == True: output.write(frame) # 按下錄像按鈕時，輸出到存儲文件
face_detection_process(frame) frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 設置為 RGB height, width, channel = frame.shape bytesPerline = channel * width img = QImage(frame, width, height, bytesPerline, QImage.Format_RGB888) label.setPixmap(QPixmap.fromImage(img)) # 顯示

if CAMERA_SOURCE == 2: video_server = QThread() video_server.run = mjpeg_remote_server video_server.start()
Form.show()sys.exit(app.exec_())

設置好開發(fā)板的MJPEG視頻地址，然后啟動上面的python程序，就能打開如下界面了：

?

如果畫面中有人臉，就會自動識別了：