硬件
这两天花一百多，捡垃圾淘了一块带刷脸支付的安卓13寸单屏机，因为带摄像头，又不带电池，准备拿来当智能家居中控屏。配置还行，rk3399，4G RAM。
屏幕上方有四个摄像头样子的传感器，本身估计是带传感器能识别人靠近的，但是刷机之后，驱动不了，唯一能驱动的是那个1080p的主摄像头。所以很自然的想到使用这一枚摄像头来做人来亮屏。
需求
作为智能家居中控屏，人来亮屏，人走息屏是必备功能。同时在捡垃圾群里看到有人收到的同款屏幕有严重烧屏痕迹，所以不做息屏的话，也担心烧屏。
具体需求是人出现在摄像头画面中，并不要马上亮屏，而是需要人足够靠近屏幕时，再亮屏。等人离开屏幕足够远后再息屏。
思路
安卓屏上的摄像头推RTSP流，工控机中的Frigate拉流，并对流做Person识别。在HomeAssistant中添加Frigate插件，并对该摄像头创建自动化，在person count从0变为任意值时，触发发送MQTT的topic。安卓屏上再安装MQTT Client APP，订阅该topic。安卓屏上再安装Tasker，与MQTT Client联动，在收到该topic时，触发点亮屏幕的动作。人走息屏同理，只是把触发条件，改为person count从任意值变为0，把Tasker中的触发动作变为熄灭屏幕。
注意点
- 安卓屏上摄像头推流，推荐使用IP Webcam这个APP。下载地址为 play.google.com/store/apps/… ，免费版也够用了，可以将摄像头的流以RTSP推出去，而且同时具备RTSP server的功能，意味着不需要再在工控机中额外搭建一个simple-rtsp-server这样的服务，可以直接获取到RTSP地址，填入Frigate中。
- 安卓屏的摄像头推荐在上述APP中设置推流分辨率为最低（我配置的是320*240），作为TensorFlow Lite的person识别够用了，并且低分辨率能降低Frigate的CPU占用。但是如果你想将这个摄像头同时作为Frigate中的监控摄像头来用的话，倒是可以考虑将分辨率调高。
- 由于中控屏挂在客厅中，所以只要人在客厅活动，大概率就是能识别出person的，但是我们的目标是人足够靠近屏幕时才点亮屏幕。做法是在Frigate中，控制min_score和min_area，使得确定是人，并且人的方框面积足够大时，才触发事件。min_area可以在Frigate中的debug模式下，点击show options，再打开Bounding box，然后人走到你认为可以亮屏的位置，看画面中你身上的方框上显示的面积是多大，取一个整作为min_area就可以。注意当摄像头的分辨率变化的时候，这个值需要重新取。
- 需要提前在工控机中安装HomeAssistant。
- 需要提前在工控机中安装Frigate作为NVR，并在HomeAssistant中添加了Frigate插件。
- 需要提前在工控机中安装mosquitto作为MQTT broker，并在HomeAssistant中添加了MQTT插件。
- 安卓屏上的MQTT Client APP使用 play.google.com/store/apps/… ，可以直接跟Tasker联动，生成Tasker中的配置。
- 对于像我这样，碰到安卓屏的ROM把锁屏息屏功能给删了，导致通过adb发送power按键事件、通过Tasker息屏锁屏，都无动于衷的情况，可以下载 play.google.com/store/apps/… 这个APP，在Tasker触发亮屏的时候，将屏幕亮度改为255，并跳转到HomeAssistant面板，在Tasker触发息屏的时候，将屏幕亮度改为0，并跳转到该APP，模拟息屏效果。
实操环节
IP Webcam
分辨率取最低，降低Frigate的物体识别功耗。由于我的摄像头方向不对，所以同时设置了竖屏上下颠倒。
将音频禁用，接着开启服务器，就可以看到摄像头画面了。
接着电脑打开http://安卓的ip:8080，可以进入web控制台，能看到RTSP地址：
Frigate
Frigate中该摄像头的配置（在cameras节点下）如下，创建了一个名为panelcamera的摄像头，path设置为上述安卓摄像头的推流地址。重点是打开detect功能，设置只识别person，并配置min_score和min_area减少误操作。
panelcamera:
ffmpeg:
inputs:
# 摄像头地址
- path: rtsp://192.168.66.223:8080/h264.sdp
roles:
- detect
detect:
# 开启检测
enabled: True
width: 320
height: 240
fps: 10
# 不检测的区域，可降低计算负载，可以先不设置，在Frigate的debug模式下获取后再复制过来
# motion:
# mask:
# - 1198,134,1243,299,1552,289,1530,0,0,0,0,145
# - 482,1440,457,408,0,416,0,1440
# 区域，可降低计算负载，可以先不设置，在Frigate的debug模式下获取后再复制过来
# zones:
# zone_0:
# coordinates: 766,1440,1103,591,1241,442,1616,535,1697,193,1802,1440
objects:
track:
- person
# 定制过滤器减少误报
filters:
person:
# 检测到的对象的边框的最小面积，宽度*高度（默认：0）
min_area: 20000
# 检测到的对象的边框的最大面积，宽度*高度 (默认: 24000000)
#max_area: 100000
# 启动跟踪的对象的最低分数 (默认: 0.5)
min_score: 0.7
这样当人出现在摄像头画面中，置信度大于0.7且方框面积大于20000时，就会触发Frigate的event。
Frigate的HomeAssistant插件
我们还需要将此event传给HomeAssistant。需要在HomeAssistant中安装Frigate插件。需要通过HACS进行安装：docs.frigate.video/integration…
在HomeAssistant中Frigate插件中的摄像头设备中创建人来亮屏自动化：
alias: panel人来亮屏
description: ""
trigger:
- platform: state
entity_id:
- sensor.panelcamera_person_count
from: "0"
to: null
condition: []
action:
- service: mqtt.publish
data:
qos: 0
retain: false
topic: mqtt_panel_screen_on
mode: single
对应的UI操作是：
再创建人走灭屏自动化：
alias: panel人走灭屏
description: ""
trigger:
- platform: state
entity_id:
- sensor.panelcamera_person_count
from: null
to: "0"
condition: []
action:
- service: mqtt.publish
data:
qos: 0
retain: false
topic: mqtt_panel_screen_off
mode: single
对应的UI操作是：
含义是当panelcamera摄像头检测到的person的数量从0变为其他任意数时，通过MQTT发送mqtt_panel_screen_on这个topic，当panelcamera摄像头检测到的person的数量从任意数变为0时，通过MQTT发送mqtt_panel_screen_off这个topic。
MQTT Client
安卓屏上安装MQTT Client这个APP，先添加broker，连接的是工控机中启动的MQTT broker
再绑定亮屏和灭屏这两个MQTT Topic
Tasker
Tasker可以接收MQTT Client传递过来的事件，来触发安卓屏幕的开关。
先在“配置文件”tab页，点击右下角的加好，选择创建
选择事件-插件-MQTT Client-Message Arrived
点配置右边那根笔
此时会跳入MQTT Client的界面，
Broker默认选择之前创建的那个，Topic选择之前绑定的亮屏事件mqtt_panel_screen_on，varmessage和varmqtttopic随便输入，例如aaa，点左上角返回按钮回到Tasker，为该配置文件创建亮屏任务。由于我这块安卓屏无法锁屏和灭屏，所以我使用Black Screen APP来模拟灭屏。所以亮屏的时候将屏幕亮度调整为255，并跳转到浏览器显示HomeAssistant界面。
同理，在Tasker的配置文件中再创建一个灭屏用的配置文件，绑定MQTT Client中的灭屏事件mqtt_panel_screen_off，创建的灭屏任务，就是灭屏时将屏幕亮度调整为0，并跳转到Black Screen APP来模拟灭屏。
最终Tasker中的配置文件和任务如下：
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文章来源于互联网:基于摄像头的中控面板人来亮屏人走灭屏方案
