给机器人开发个功能让它帮我照看宝宝

本文首发于古月居

这篇博客主要讲述了如何通过OriginBot来看护宝宝，当宝宝的脸不在摄像头的范围之内时，发送消息到钉钉群组，通知家人及时查看。

前言

我在上个月有了宝宝，为了方便照看宝宝，就买了一个带有宝宝看护功能的摄像头，但是产品做的不怎么样，最重要的脸部遮挡检测功能用不了，后来就退货了。退货后就萌生了自己用OriginBot做一个类似功能的想法，于是就有了这篇博客~

功能流程图（架构图）

具体的流程或者说架构如下：

在这里插入图片描述

其实整体也不复杂，OriginBot上有一个MIPI摄像头，然后利用地平线TogetheROS.Bot的人体检测和跟踪来实时检测摄像头中有没有脸部，如果没有脸部，就向后端发送一条数据，然后后端会向钉钉群组发消息告诉家人。钉钉群组里面需要事先创建一个webhook。

下面会分为人体检测、判断有无脸部、后端操作三个部分来记录。

人体检测

这一部分用的是地平线TogetheROS.Bot现成的功能，启动OriginBot之后，在命令行中运行如下命令：

# 配置tros.b环境
source /opt/tros/setup.bash# 从tros.b的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。
cp -r /opt/tros/lib/mono2d_body_detection/config/ .# 配置MIPI摄像头
export CAM_TYPE=mipi# 启动launch文件
ros2 launch mono2d_body_detection mono2d_body_detection.launch.py

此时可以通过http://IP:8000查看检测效果，这个模块检测了人体、人头、人脸、人手检测框、检测框类型和目标跟踪ID以及人体关键点等，我只取其中的人脸部分，当然了，以后也可以增加如人体检测等。

上面的命令运行之后，在OriginBot上执行ros2 topic list，应该会有一个topic叫做hobot_mono2d_body_detection, 这个就是我们需要的，我们会订阅这个话题，然后分析其中发送数据来判断有没有脸部

判断摄像头中有没有脸部

按照TogetheROS.Bot的文档说明，hobot_mono2d_body_detection的消息类型是ai_msgs.msg.PerceptionTargets, 具体如下：

# 感知结果# 消息头
std_msgs/Header header# 感知结果的处理帧率
# fps val is invalid if fps is less than 0
int16 fps# 性能统计信息，比如记录每个模型推理的耗时
Perf[] perfs# 感知目标集合
Target[] targets# 消失目标集合
Target[] disappeared_targets

其中的disappeared_targets是我们关注的重点，如果face出现在disappeared_targets中，就说明之前是有脸部的，但是现在没有了，这个时候就要向后端发出数据进一步处理。

我为了判断有无脸部，写了一个ROS2 Node，代码如下：

import rclpy
from rclpy.node import Node
from ai_msgs.msg import PerceptionTargets
from cv_bridge import CvBridge
import timefrom api_connection import APIConnectionBabyMonitorMapping = {# 这里的k-v要根据后端Django中的值来确定"face": "看不到脸","body": "不在摄像头范围内",
}class FaceDetectionListener(Node):"""检测宝宝的脸是不是在摄像头中"""def __init__(self):super().__init__("face_detection")self.bridge = CvBridge()self.subscription = self.create_subscription(PerceptionTargets, "hobot_mono2d_body_detection", self.listener_callback, 10)self.conn = APIConnection()self.timer = time.time()self.counter = 0def listener_callback(self, msg):targets = msg.targetsdisappeared_targets = msg.disappeared_targetstargets_list = []disappeared_targets_list = []if disappeared_targets:for item in disappeared_targets:disappeared_targets_list.append(item.rois[0].type)if targets:for item in targets:targets_list.append(item.rois[0].type)print(f"检测到的对象如下：{targets_list}")print(f"消失的对象如下：{disappeared_targets_list}")if disappeared_targets_list:self.sending_notification(disappeared_targets_list)def sending_notification(self, disappeared_targets_list):for item in disappeared_targets_list:if BabyMonitorMapping.get(item):event = BabyMonitorMapping.get(item)if self.counter == 0:# 这里baby的ID是模拟的，应该去数据库中查data = {"event": event, "baby": "6b56979a-b2b9-11ee-920d-f12e14f97477"} self.conn.post_data(item=data, api="api/monitor/face-detection/")self.counter += 1self.timer = time.time()else:if time.time() - self.timer >= 60.0:# 60秒不重复发消钉钉消息data = {"event": event, "baby": "6b56979a-b2b9-11ee-920d-f12e14f97477"}self.conn.post_data(item=data, api="api/monitor/face-detection/")self.timer = time.time()self.counter += 1def main(args=None):rclpy.init(args=args)try:face_detection_listener = FaceDetectionListener()rclpy.spin(face_detection_listener)except KeyboardInterrupt:print("终止运行")finally:face_detection_listener.destroy_node()rclpy.shutdown()if __name__ == "__main__":main()

代码整体不难，但还是做几点必要的说明：
1. BabyMonitorMapping
这个字典的作用是把TogetheROS.Bot里面的字段跟后端的字段做一个映射关系，方便后面使用

2. API调用
代码中有两行如下:

data = {"event": event, "baby": "6b56979a-b2b9-11ee-920d-f12e14f97477"} 
self.conn.post_data(item=data, api="api/monitor/face-detection/")

这里的uri和data的格式由后端决定，不必细究，想了解细节的可以看后端代码。

3.APIConnection
APIConnection是用于请求的API的一个封装类，代码如下：

"""
API CONNECTION FOR IMPORTING WRAPPER
"""
import json
import logging
import requests
import envslogging.basicConfig(format="%(asctime)s %(levelname)-8s %(message)s",level=logging.INFO,datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
)class APIConnection:"""Api Connection"""def __init__(self):self.api_url = envs.API_URLself.token = Noneself.headers = {"Content-Type": "application/json","Cache-Control": "no-cache",}self.request_jwt()def request_jwt(self):"""Request JWT token."""logging.info("Requesting JWT..")api_url = f"{self.api_url}api/token/"data = {"username": envs.SCRIPT_USER,"password": envs.SCRIPT_PASSWORD,}res = requests.post(api_url, data=json.dumps(data), headers=self.headers)if res.status_code == 200:data = res.json()self.token = data["access"]self.headers["Authorization"] = f"Bearer {self.token}"else:logging.error(f"Failed to obtain JWT. Status code: {res.status_code}, Message: {res.text}")def upload_video(self, api, file):"""post data:param item: items to be posted in json format:param api: path of endpoint"""api_url = f"{self.api_url}{api}"try:res = requests.post(api_url, files=file, headers=self.headers, timeout=1)if res.status_code == 401:self.request_jwt()self.post_data(api, file)elif res.status_code in [200, 201]:logging.info(f"{res.status_code} - video uploaded successfully")return res.status_codeelse:logging.error(f"{res.status_code} - {res.json()}- unable to upload video")return res.status_codeexcept Exception as err:logging.error(err)return 500def post_data(self, item, api):"""新建一条数据"""api_url = f"{self.api_url}{api}"try:response = requests.post(api_url, data=json.dumps(item), headers=self.headers, timeout=1)if response.status_code == 403:self.request_jwt()self.post_data(item, api)elif response.status_code not in [200, 201]:logging.error(f"post data to backend failed, \status code is {response.status_code}, \error message is:\n \{response.text}")except Exception as err:logging.error(f"post data to backend failed, \error message is:\n \{err}")

后端操作

经过前面两个部分，如果发现了脸部数据从OriginBot的摄像头中消失的话，已经会把记录发送到后端了，现在来讲一下后端的部分。

后端的操作说起来其实也很简单，就是接收到数据后，现在数据库中存一份，然后再向钉钉发消息提醒家人。

在OriginBot家庭助理计划里面提到过，后端是基于Django + Django rest framework 开发的，下面的内容需要一点django的基础才能看懂。

首先是创建了两个django model来存储数据。

class Baby(models.Model):"""记录的宝宝的数据"""id = models.UUIDField(primary_key=True, default=uuid.uuid1, editable=False)name = models.CharField(max_length=256)birth_date = models.DateField()gender = models.CharField(max_length=1, choices=(("男", "男"), ("女", "女")))def __str__(self):return self.nameclass BabyMonitorData(models.Model):"""记录宝宝监控相关的数据"""event_choices = (("看不到脸", "看不到脸"),("哭", "哭"),("翻身", "翻身"),("不在摄像头范围内", "不在摄像头范围内"),)baby = models.ForeignKey(Baby, on_delete=models.PROTECT)event = models.CharField(max_length=128, choices=event_choices)timestamp = models.DateTimeField(auto_now_add=True)def __str__(self):return f"{self.baby.name} {self.event} {self.timestamp}"class Meta:ordering = ["-timestamp"]

需要注意的是，Baby和BabyMonitorData两个类之间存在外键关系。

在FaceDetectionListener中请求的api/monitor/face-detection/这个uri，最终在后端执行的代码是下面这一段：

class BabyMonitorView(viewsets.ModelViewSet):queryset = BabyMonitorData.objects.all().order_by("-timestamp")serializer_class = BabyMonitorSerializerdef create(self, request, *args, **kwargs):response = super().create(request, *args, **kwargs)message = request.datatry:event = message.get("event")baby = Baby.objects.filter(id=message.get("baby"))[0].nameexcept IndexError:print("找不到对应的婴儿数据")return responsesend_msg_to_dingtalk(f"{baby} {event} 啦！")# 返回原始的 responsereturn response

这里面做的事情就是向BabyMonitorData中存一条数据，然后通过send_msg_to_dingtalksend_msg_to_dingtalk给钉钉群组发消息。

send_msg_to_dingtalk的代码如下:

import json
import requests
from utils import envsfrom datetime import datetimedef send_msg_to_dingtalk(msg):webhook = envs.DING_TALK_URLheaders = {"Content-Type": "application/json;charset=utf-8"}data = {"msgtype": "text","text": {"content": msg+ f"[来自originbot，{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}]"},}response = requests.post(webhook, headers=headers, data=json.dumps(data))return response.textif __name__ == "__main__":message = "Hello from my Python script!"send_msg_to_dingtalk(message)