简介

opendms是一个定位在嵌入式平台运行的DMS(driver monitor system)系统, 提供了一下feature。

• 人脸检测
• 人脸landmark检测
• 人脸6DOF姿态检测
• 以及基于上述基础功能获取的驾驶员疲劳，分心等信息。 由于定位在较低资源的设备上运行，所以使用的模型都比较精简。

环境搭建

1. clone代码

   git clone https://github.com/lyyiangang/opendms.git

2. 创建docker镜像

   cd opendms
   docker build -f Dockerfile.txt -t opendms . 

   这个dockerfile里面包含了OpenCV，MNN, 以及arm的交叉编译环境配置,由于github访问太慢，所以里面的OpenCV以及MNN等库是从gitee上拉下来的。

3. 编译

• 启动docker容器

./run-docker.sh

此时会进入docker容器，所有的依赖项在该环境下都已经配置好了。

• 编译x86程序 编译x86平台程序，主要用来功能验证以及调试。

  mkdir build &&cd build 
  cmake .. && make -j

  接下来可以启动demo程序

  ./demo.out ../data/test.mp4

• 编译arm程序

  mkdir build &&cd build 
  cmake .. -DPLATFORM=aarch64 && make -j

  编译完成后，需要手动将下列文件复制到目标平台，比如树莓派。

  # 第三方库
  build/install_aarch64/lib
  # 编译的可执行程序
  build/demo.out
  build/libdms.so
  # 配置文件
  cfg.json
  # 模型
  models/

  当然也可以修改script/sync_to_pi.sh里的配置后使用命令自动复制过去。

示例

编译完成后就可以启动demo程序

cd build && ./demo.out ../data/test.mp4

可以得到类似下图的结果： cfg.json为配置文件，目前只能设置模型路径等参数，将会支持更多设置。

TODO

• face track
• 更好的face detector
• 更好的face landmark detector
• 视线估计

感谢

MNN

Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB

PFLD