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本文正在参加『In AidLux，To AIoT』AI应用案例征集活动
在疫情期间或者有重大卫生事件发生期间，有很多坚守在运输和出行岗位的英雄们，比如运输物资的货车司机、服务一线的警察、免费接送医务人员的网约车司机等，大家都在为社会贡献自己的一份力量，为保障司乘人员的健康和安全，司乘人员除了对车辆消毒外，还要在工作期间严格佩戴口罩，这样的话就对管理一线出行人员的平台提出了新的要求，不仅要识别是否佩戴口罩，还要及时推送和预警，这些平台包括货流公司人员管理系统、网约车管理系统等，AidLux凭借自身AI技术实力，赋能闲置智能设备，比如安卓手机，低成本地解决了这个问题，本文结合实际技术落地进行分享。
1.方案介绍
分为硬件和软件部分
硬件采用的是一台摄像头正常工作的安卓手机，笔者使用的这台手机已经快4年了，用于采集实时的视频数据。
软件是安装在手机端的“AidLux”app，在各大手机应用商城均可下载，进入手机应用商城，搜索AidLux，然后下载，AidLux集成了很多AI功能，本次主要用来上传并运行检测是否佩戴口罩的代码，全程中如发现未佩戴口罩，会将截图上传至云端。并通过管理端服务器推送给管理人员设备，告知情况。
云服务商平台，这里选择七牛云的对象存储功能，主要用来将手机端上传的图片进行存储，并生成对应的图片链接，便于司乘管理平台下载使用。
建立存储空间
2.具体步骤
1）将训练好的检测口罩的源码安装在到手机中，记住安装的位置，不过为了方便，笔者使用电脑端和手机端双同步的形式，也就是在电脑端上传文件，手机端实时同步。
2）将手机的wifi网络和电脑的网络连接到一起，打开安装好的手机上的Aidlux软件，点击Cloud_ip，出现具体的地址，然后在电脑端输入地址，并填写登录密码 “aidlux”。
3）上传代码
4）启动
将手机放入车内合适的位置，打开之前安装好的“Aidlux”软件，确认之前安装代码的文件地址，建议安装在home里面，比较好找。
然后打开终端，默认地址是在home下的，输入cd命令到对应文件夹下。
然后输入python 命令运行main.py主文件，然后敲回车，程序启动
针对提示出的NoMask图片上传至云端
5.代码讲解
代码会首先读取视频，分析每一帧的人脸是否佩戴口罩，如果发现佩戴口罩，则不进行人脸标记，反之，则会有提示未佩戴口罩，并将抓拍的图片发送到七牛云端服务器，生成对应的图片链接。利用的模块主要是opencv，aidlite_gpu等，opencv用来打开摄像头并读取视频，并对视频进行标记，aidlite_gpu是AidLux平台提供的工具，用来快速完成模型加载和模型推理，输出未佩戴口罩的结果。
当然也可以在抓拍的部分，加入一些功能推送，实现功能闭环，比如发送图片到公司运营管理的公众号上，便于管理人员查看和追踪，也可以直接发送给司机端，及时提醒。这部分可以结合具体场景进行设计，只要有运营的软件平台都可以进行推送，想象空间还是很大的。
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6.总结与建议
AidLux从第一次接触就发现很有创新性，能把AI的应用轻松部署在移动设备上，实现跨平台跨系统的融合，而且将旧设备进行二次利用，几行代码即可进行部署AI模型，赋能ARM智能设备新的活力，大大降低成本，确实是耳目一新的新工具，无论是资深的AI工程师还是对AI感兴趣的小白，都可以轻松上手的，有的AI应用几个小时就可部署，非常简单。确实值得大家尝试把玩。
在笔者把玩的过程中，也注意到了一些细节问题，比如在使用电脑端、手机端双同步，实现上传和运行代码，发现会出现卡顿，慢的现象，在电脑端已启动程序，而手机端延迟2-5s后才会打开摄像头，体验上需要进一步提高，另外，在手机进行视频口罩检测时，手机耗电量很快，发烧有点严重，可能是程序调用了本地资源计算，手机配置差的原因，希望AidLux团队能进一步优化运行时的功耗，这样能赋能更多的设备，创造更多可能性。
整体来说，体验非常棒，上手快，功能全，识别准确率高是AidLux的特点，对AI感兴趣的同学都可以试一下，真心推荐。