算法|基于外接AI镜头模组老旧安卓设备如何低成本升级人脸识别( 二 )

2.2 集成USB摄像头SDK
新建Android项目，将“libuvccamera-release.aar”开发包添加到项目libs文件夹中，修改build.gradle文件，编译项目，这样开发包就集成好了，如下图所示：

2.3 AI摄像头模组获取
虹软AI摄像头模组类似于一个软、硬件结合的小型开发机。软件上，模组集成了人脸识别算法及应用软件，通过RNDIS（RNDIS是指Remote NDIS，基于USB实现RNDIS实际上就是TCP/IP over USB，就是在USB设备上跑TCP/IP，让USB设备看上去像一块网卡）服务和Android上位机通信；硬件上，模组集成了UVC摄像头，通过USB接口对外输出视频流数据，只需要将模组插入Android上位机，即可工作。
2.4 实现UvcCameraHelper获取UVC视频流
2.4.1 获取到UsbDevice
我自己实现了一个UvcCameraHelper类，用来管理USB摄像头的生命周期。不同于集成好的Android设备摄像头，AI摄像头模组作为一个外接设备，需要使用“USBMonitor.java”类遍历获取，attach到对应的USB设备后，请求USB权限，如果权限通过，会有一个onConnect回调，表示USB设备已连接，可以进行下一步操作了，具体如下图所示：

如上图，onConnect方法回调成功以后，就可以对UsbDevice进行下一步操作了。
2.4.2 开启USB摄像头
拿到UsbDevice后，借助UVCCamera类，就可以开启USB摄像头了，调用UVCCamera.open()和UVCCamera.startPreview()方法后，摄像头开启成功，使用TextureView作为显示视频图像数据，就可以在Android上位机实时显示摄像头图像数据了，具体实现如下图所示：

2.5 接入AI摄像头模组
2.5.1 实现网络通信
AI摄像头模组里面集成了Arc服务，用于检测、识别人脸，并将人脸结果对外输出。将 AI模组插入Android上位机USB接口上，Arc服务就会自启动了。
通过RNDIS，我在Android端实现了一套Http和WebSocket通信服务，用来和AI模组进行数据传输。如下图所示，使用Retrofit作为网络通信框架：

如下图所示，创建API服务，和AI模组进行网络数据交互：

如下图所示，创建WebSoket服务，用于接收AI模组人脸识别数据：

通过以上步骤，就完成了AI摄像头模组和Android上位机网络通信功能。
3.5.2 网络数据交互
Arc服务包含设备激活、人员注册、设置参数等API。
如下图所示，调用激活接口，激活AI模组，才能够进行后续操作：

如下图所示，调用注册人员接口，将人脸库注册到AI模组中，用于后续人脸识别：

AI摄像头模组集成了人脸识别算法及算法核心业务，将模组摄像头对准人脸，开始识别人脸，并最终将人脸识别结果输出。如下图所示，我实现了一个WebSocket服务，用于接收人脸识别结果数据：

2.5.2 数据显示
拿到人脸识别结果数据，包括人脸框，人脸ID，人脸图片等。如下图人脸识别结果数据结构：

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