2024年6月5日发(作者：)
Intelligent Processing and Application
DOI
：
10.16667/.2095-1302.2023.07.014
基于嵌入式Qt的智能门禁系统
刘义艳
1
，曹洁宁
1
，丁 添
2
（
1.长安大学 能源与电气工程学院
，
陕西 西安 710064
；
2.武汉大学 信息工程学院
，
湖北 武汉 430000
）
为了加快智慧城市建设
，
同时保障居民生活财产安全
，
本文使用嵌入式ARM开发板作为硬件主板
，摘 要：
设计了集密码验证
、
刷卡验证
、
红外感应开关监控
、
手机远程视频监控
、
远程开门
、
自动拍照现场开门功能及报警
系统于一身的智能门禁系统
。
该系统的硬件部分采用MINI2440开发板为主控
，
包含WiFi通信电路
、
USB摄像头电路
、
红外传感器电路
、
继电器电路
；
软件部分通过C++和JAVA分别编写了嵌入式Qt的UI设计和管理人员手机的UI
设计
。
最终进行了视频帧率和门禁识别测试
，
结果表明门禁识别正确率在95%以上
。
嵌入式Qt
；
ARM
；
视频监控
；
智能门禁
；
智慧城市
；
物联网
关键词：
TP39 A 2095-1302
（
2023
）
07-0057-03
中图分类号：文献标识码：文章编号：
0 引 言
近年来
，
我国大力推动智慧城市的发展
，
同时智慧城市
的安全建设问题也随之而来
。
门禁系统是出入口管理系统的
一种
，
更加智能化
、
功能更加全面的门禁系统的设计对城市
的建设管理和人民财产安全守护至关重要
[1-6]
件
，
再通过交叉编译移植到嵌入式ARM开发板上运行
；
接
着开发面向管理人员的安卓手机APP管理软件
。
1 系统整体方案设计
本系统基于模块化的思想
，
以处理器为核心
，
包括了最
小系统外围硬件
、
传感器电路
、
键盘电路
、
继电器电路
、
报
警电路
、
显示电路
、
摄像头
、
无线通信电路
、
安卓手机APP
共10个模块
，
用以满足不同的功能需求
，
包括
：
密码验证
开门功能
，
刷卡验证开门功能
，
红外检测
、
抓拍和保存至手
机功能
，
密码或刷卡错误报警功能
，
红外感应自动开关功能
。
系统架构如图1所示
。
。
由于门禁系统的市场需求逐渐增加
，
国内外对于门禁系
统的研究也随之增加
。
常见的门禁系统有
：
指纹虹膜掌型生
物识别门禁系统
[7]
、
密码门禁系统
、
非接触卡门禁系统等
。
但国内很多门禁系统都存在一定问题
，
例如在国外原有门禁
系统的设计研发上仿造
，
使用已有的集成模块而没有创新
，
这就导致了国内现有的门禁系统形式缺乏多样化且经济适用
性较低
。
文献[8]设计了一种基于人脸识别和红外测温技术的智
能门禁系统
，
通过人脸识别采集图像与样本人脸进行匹配
，
同时采集温度判断人员能否进入
，
在疫情期间实现了无人
值守
，
在一定程度上提高了门禁管理的效率
。
文献[9]提出
了一种基于物联网的环保智能门禁系统
，
通过硬件收集数
据传给单片机处理并利用深度学习的思想进行人脸识别匹
配
，
使得用户可以远程控制门禁系统
。
文献[10]研究了一种
基于物联网云平台的智能门禁系统
，
该系统以树莓派4B和
ESP32为核心
，
使得用户可以通过手机APP远程开锁和视频
监控
。
通过以上分析
，
本文研究了一种基于嵌入式Qt的智能
门禁系统
，
以ARM为系统核心芯片
，
在PC上搭建软件开
发环境
，
编写嵌入式ARM开发板的驱动软件和Qt可视化软
收稿日期
：
修回日期
：
2022-12-10 2023-01-09
基金项目
：
陕西省重点研发计划
（
2021GY-098
）
图1 智能门禁系统总体结构框图
2 门禁系统硬件设计
2.1 硬件系统概述
本文的系统由时钟电路
、
复位电路
、
RFID电路
、
人体
检测电路
、
继电器驱动电路
、
报警电路
、
WiFi通信电路组成
。
2.2 最小系统电路
本文选用的ARM处理器为三星的S3C2440处理器
，
是
一个32位的处理器
。
最小系统电路包括复位电路和时钟电
路
，
整个复位电路由MAX811
、
1个无极限电容的0.1
μ
F
、
1个470
Ω
电阻和1个轻触按键组成
，
如图2所示
。
时钟电路由主频电路和RTC时钟电路组成
，
如图3所示
。
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/
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期
物联网技术
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上运行的嵌入式ARM的Qt应用程序
；
另一部分为管理人员
手机运行的管理软件
，
在Windows操作系统上安装 vmware
虚拟机后
，
再在虚拟机上安装Ubuntu系统
，
然后在Ubuntu
系统上通过交叉编译器编译目标开发板mini2440 上的可执行
文件
，
最后传输执行
、
输入密码
、
修改密码
，
门禁卡检测的
图2 ARM复位电路
相关代码核心是基于OK槽函数对应不同变量而实现的
。
而
管理人员手机软件采用传统的安卓开发软件
，
此软件可以直
接生成文件
，
只需下载到手机上便能完成运行
，
核心代码主
要是基于HTTP协议的图像流数据传输和基于TCP传输的文
本流数据传输
。
图3 ARM 时钟电路
2.3 RFID电路
由于本文的智能门禁系统需要读取RFID卡进行身份验
证
，
因此选用RDM6300为视频读卡模块
，
如图4所示
。
该模
块的工作频率是125 kHz
，
其内置了MCU用于射频数据处理
。
图6 继电器驱动电路
图4 RFID电路
2.4 人体检测电路
本文选用的人体检测传感器是TCRT5000红外传感器
，
TCRT5000人体检测电路如图5所示
。
红外光反射信号的强
弱可以通过TCRT5000传感器4号引脚的电压大小来判断
，
当红外光发射信号达到一定阈值时
，
人体检测电路的Signal
信号引脚电平便会改变
。
图7 报警电路
3.1 嵌入式ARM C++软件设计
使用的ARM开发板上运行的是Linux操作系统
，
软件
流程如图8所示
。
图5 人体检测电路
图8 嵌入式ARM C++软件流程
2.5 继电器驱动电路
本文采用的继电器驱动电路如图6所示
，
继电器型号是
SRD-05-VDC-SL-C
，
这是一款5 V继电器
，
控制信号为5 V
直流信号
，
被控信号为220 V
、
最大10 A的交流信号
。
2.6 报警电路
本文使用的是有源蜂鸣器
，
电路如图7所示
，
mini2440
的驱动IO口使用的是GPB0
。
3.2 管理人员手机JAVA软件设计
管理人员手机JAVA软件流程如图9所示
。
此软件运行
与单片机软件运行方式近乎相同
，
要注意的是要将联动函数
与所控件进行关联
，
否则可能无法实现监听和视频功能
，
视
频监控功能使用的是HTTP协议
。
4 系统测试与分析
4.1 整体功能流程测试
在对本文所设计的软硬件进行测试时
，
由于采用的是
Linux操作系统
，
因此开发板上电到Qt软件所需的时间在
3 系统软件设计
本文软件设计包括2个部分
：
一部分是mini2440开发板
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。
20 s左右浮动
测试距离/m
视频帧率/帧
5
30
表1 视频帧率测试结果
10
30
15
30
20
29
25
30
30
28
35
25
40
22
45
15
50
10
表2 门禁卡识别测试结果
门禁卡编号
1
2
3
图9 管理人员手机JAVA软件流程
4
测试次数/次
100
100
100
100
成功次数/次
98
96
97
97
硬件系统启动完成后
，
在一台安卓手机上安装了管理人
员手机软件
，
连接上智能门禁系统发射的WiFi信号后
，
打
开手机软件进行联调测试
。
此时
，
手机软件并未显示实时视
频监控画面
，
表示系统正处于低功耗状态
。
当门禁系统的红
外传感器检测到有人经过时
，
手机软件静态背景图马上切换
为实时视频监控图像
，
并且手机软件右下角的开门和关门按
钮显示出来表示当前可控
。
此时按下手机软件上的开门按钮
，
界面提示
“
APP开门成功
！”，
同时门禁系统继电器密码显示
2 s表示电控锁开门成功
，
如图10所示
。
除了现场会进行语音播报提示
，
管理人员手机软件也会
通过弹窗提示管理人员
，
当前的错误操作过于频繁
，
当错误
3次后会进入图11的报警界面
，
同时蜂鸣器报警
。
5 结 语
本文开发了一种基于嵌入式的家用智能门禁系统
。
首先
对所需功能模块进行选型
，
配置OPENWRT模块
；
然后使用
Qt设计嵌入式ARM的UI界面
，
同时编写函数
，
检测数据
传输功能
；
最后将摄像头拍下的照片传输到手机上
，
在传统
门禁系统的基础上实现了实时监控和报警功能
。
由于本系统
可以实现数据相互传输
，
因此不需要外接设备
，
例如摄像头
和硬盘录像机等
，
提高了家用门禁系统的经济性
。
通过检测
，
在30 m内视频帧率可以在30帧上下浮动
，
表明本系统符合
硬软件的设计预期
。
参考文献
图10 管理人员手机监控 图11 密码验证开门提示画面
开启画面
4.2 视频帧率测试
视频帧率测试对本文的实时监控门禁系统研究至关重
要
。
在该测试中
，
将本文所设计的智能门禁系统放在固定位
置
，
在不同距离条件下进行视频帧率测试
，
结果见表1所列
。
4.3 门禁卡识别率测试
本文选择了5张门禁卡进行测试
，
每张门禁卡的测试次
数均为100 次
，
门禁卡与RFID模块之间的感应距离均保持
在2 cm左右
，
最后得到的门禁卡识别测试结果见表2所列
。
结果显示
，
5张门禁卡的识别成功率均在95%以上
，
能够保
证整个系统刷卡验证功能的稳定运行
。
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（
1
）：
95-98.
作者简介
：
刘义艳
（
1981
—），
女
，
博士
，
副教授
，
研究方向为智能家居与物联网技术
。
曹洁宁
（
1997
—），
女
，
硕士研究生
，
研究方向为微电网
、
人工智能
。
丁 添
（
1998
—），
男
，
硕士研究生
，
研究方向为外源雷达信号处理和干扰抑制研究
、
物联网技术
。
2023
年
/
第
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期
物联网技术
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