smart home

基于当前已有的硬件做一个尽量内网运行的智能家居系统

一、工具和原理

现有的硬件：小爱智能音箱（某鱼50元)，绿米网关(某鱼60元)，小米人体传感器(某鱼20) 海康卡片摄像机CDX2HD（某宝28元） ESP8266（某宝10元), MAX98357 D2A音频放大器(某宝7元), 腔体扬声器(某宝3元) 电脑

用到的软件(全部使用开源软件):

使用的开源软件列表。

项目(https://github.com/aler9/rtsp-simple-server),代理摄像头的rtsp流, 防止多路取流累死摄像机。
项目(https://github.com/AlexxIT/go2rtc), 因为rtsp-simple-server目前不支持webrtc, 需要用这个项目转一下。
项目(https://github.com/FFmpeg/FFmpeg), 把视频流转成一张张的照片, 用于人脸识别或者存储。
项目(https://www.home-assistant.io/), 用来管理小米设备并做mqtt与小米协议的一些转换。
项目(https://github.com/schmurtzm/MrDiy-Audio-Notifier), 用来把ESP8266和MAX98357做成一个MQTT播放器。
项目(https://github.com/fatedier/frp), 用来穿透内网, 把视频流发送到外网服务器, 方便远程查看。
项目(https://github.com/al-one/hass-xiaomi-miot), home-assistant的小米协议集成。

下面三个本程序的依赖库, 可以不用理会, 已经集成到本项目代码中。

项目(https://github.com/esimov/pigo), golang库, 图片人脸检测库, 性能好, 用来筛选有人脸的照片交给人脸识别程序。
项目(https://github.com/Kagami/go-face), golang库, 人脸识别程序, 识别出图片中的人脸是谁。
项目(http://github.com/lucacasonato/mqtt), golang库, mqtt客户端。

二、安装方法

1. 安装rtsp-simple-server, 代理摄像头的rtsp流。

下载https://github.com/aler9/rtsp-simple-server, 中的最新二制程序, 在配置文件rtsp-simple-server.yml中找到对应位置, 加入如下配置。

paths:
  gate:
    source: rtsp://摄像头1的IP:554/streaming/channels/1  #摄像头的取流地址，海康摄像头是：rtsp://摄像头IP:554/streaming/channels/1, 内网建议设置摄像机使用UDP协议
    sourceOnDemand: yes #按需取流, 有访问时才去拉流, 减轻摄像机负担
  home:
    source: rtsp://摄像头2的IP:554/streaming/channels/1 #客厅还有一个摄像头
    sourceOnDemand: yes

运行命令开启视频流代理服务
```
rtsp-simple-server  rtsp-simple-server.yml
```
以后, 访问摄像头1将使用rtsp://rtsp-simple-serverIP:8554/gate，可以设置密码等其他选项, 具体看rtsp-simple-server的配置说明。

2. 安装go2rtc把摄像机的视频流转为webRTC方便用浏览器查看

还是直接下载https://github.com/AlexxIT/go2rtc，对应操作系统的二进制文件即可，配置文件是：go2rtc.yaml

streams:
  gate: rtsp://rtsp-simple-serverIP:8554/gate #从rtsp-simple-server代理那里取流
  home: rtsp://rtsp-simple-serverIP:8554/home
rtsp:
  listen: ""  #这句是为了禁用rtsp发布模块，防止与rtsp-simple-server的8554端口冲突

运行命令启动go2rtc
```
go2rtc  -config   go2rtc.yaml 
```
以后就可以用浏览器访问http://go2rtcIP:1984来访问和查看视频流了。

3. 安装MQTT服务

使用的服务软件是mosquitto，软件里包括server和客户端程序。找到自己对应系统的安装程序安装就可以，我使用的是archlinux系统，安装方法是：
```
pacman -Syu  mosquitto
```

修改mosquitto的配置文件。配置文件在/etc/mosquitto/mosquitto.conf以及/etc/mosquitto/conf.d/中以.conf结尾的文件里，在/etc/mosquitto/conf.d目录下添加配置文件myconfig.conf 配置文件：

#添加监听端口（很重要，否则只能本机访问）
listener 1883
#关闭匿名访问，客户端必须使用用户名密码
allow_anonymous false
#指定 用户名-密码 文件
password_file /etc/mosquitto/pwfile.txt

添加账户及密码

sudo mosquitto_passwd -c /etc/mosquitto/pwfile.txt lab37
回车后连续输入2次用户密码即可

启动mosquitto
```
sudo systemctl start  mosquitto
```

4. 安装home-assistant及小米协议集成插件与MQTT集成插件

到https://www.home-assistant.io，查看安装home-assistant，选择适合的安装方式。因为我内网找了台老笔记本装了archlinux，所以我使用的是archlinux系统内的安装软件包方法。
```
pacman  -Syu  home-assistant
```

home-assistant启动配置好以后要在其中安装小米的控制集成https://github.com/al-one/hass-xiaomi-miot。可以用hacs安装，我用的是官方的安装方法：

#进入到archlinux安装软件包home-assistant的配置目录(hass的家目录，这是一个链接目录)
cd  /var/lib/hass
#安装hass-xiaomi-miot集成
wget -q -O - https://raw.githubusercontent.com/al-one/hass-xiaomi-miot/master/    install.sh | ARCHIVE_TAG=latest bash -

从home-assistant的集成管理中搜索MQTT，安装MQTT插件，配置连接上面建立的mqtt服务器， hass默认的订阅主题是 homeassistant/#。

5. 设置米家app中的自动化，当门口人体传感器感应到有人时打开绿米网关的灯并延迟10秒后关闭网关灯。

这一设置可以在门口有人时亮起灯光，做为提示作用。
这一设置可以使绿米网关在网络中发送组播消息，实时性要优于home-assistant中的设备轮循。

6. 编写程序接收绿米网关亮灯时的组播信息并以mqtt的形式发送出去。

程序地址: https://github.com/lab37/lumi-gate-multicast2mqtt

7. 编写程序在收到有人到来的mqtt消息后开始识别来客人脸，并以mqtt的形式将识别结果发送出去。

程序地址：即本项目程序

配置文件：config.json

{
    "imgFileName": "F:\\tools\\ffmpeg\\rtsp.jpg",  # 程序保存来客截图的位置        
    "mqttServer": "192.168.31.96:1883",   # mqtt服务器地址
    "mqttUserName": "lab37",   # mqtt用户名
    "mqttPassword": "142857",   # mqtt密码
    "mqttSubTopic": "homeassistant/security/gate/motion",   #订阅的主题，用于订阅门口有人时multicast2mqtt发送的mqtt主题
    "mqttPubTopic": "homeassistant/camera/facerec",       # 发布的主题， 用于在识别出人脸后发出的主题，附带的消息是一句文本，用于home-assistant接收后调用小爱同学的TTS播报出来。
    "ffmpegScriptFile": "F:\\tools\\ffmpeg\\start-ffmpeg-for-30s.bat",  # mqtt有客到来时启动的ffmpeg截图脚本(示例为本项目start-ffmpeg-for-30s.bat)。
    "faceFinder": "F:\\Program Files\\new-face-detect\\cascade\\facefinder",  #用于人脸检测的分类模型文件。
    "faceData": "F:\\Program Files\\new-face-detect\\face-data.json",  # 人脸数据库, 可由https://github.com/lab37/generate-face-128D-tools  生成
    "testDataDir": "F:\\Program Files\\new-face-detect\\testdata",  # 用于人脸识别的模型文件夹。github访问较慢也可从此处下载： https://www.aliyundrive.com/s/VQTwUeysrU3
    "logFilePath": "face-detect.log"    #日志文件
}

运行环境配置

windows下运行需要安装msys2，https://www.msys2.org/，安装完成后

#运行msys2 msys shell
pacman   -Syu  #如果要求关闭shell那就关了， 重新打开再执行一遍这个命令。
pacman   -S mingw-w64-x86_64-gcc mingw-w64-x86_64-dlib
#把msys2的程序目录加入系统环境变量中的PATH。(我的是'F:\msys64\mingw64\bin')
#安装ffmpeg，并把ffmepg的程序目录加入PATH。

linux下运行(以ubuntu为例)

sudo apt update  && sudo apt upgrade -y
sudo apt install ffmpeg  -y
#安装go-face用到的库dlib依赖包
sudo apt install libdlib-dev libblas-dev liblapack-dev libjpeg-turbo8-dev     libatlas-base-dev -y

运行命令，可从本项目release页面下载编译好的可执行文件，也可从https://www.aliyundrive.com/s/xU3oRwRhryB 下载windows下的可执行程序。
```
new-face-detect   -config   config.json
```
如果要自己编译本程序，要求安装git和golang，golang版本至少要1.19，如果系统的golang不是最新的可以手动安装golang。
- 对于windows直接下载安装程序安装即可，安装完后加入PATH，因为我们把程序直接安装在了windows里，不是msys2的环境中，所以要改一个wsys2的配置：msys2安装目录中的配置文件mys2_shell.cmd，去掉set MSYS2_PATH_TYPE=inherit这句前面的注释(rem)。如果在msys2的环境中安装, 运行msys2 msys shell使用如下命令
```
pacman -S mingw-w64-x86_64-go git
```
- 对于linux系统，直接用下面的命令安装即可：
```
sudo apt install   git   golang
```
  因为golang的版本要求1.18以上，如果你系统中的golang版本不满足要求，可以用下面的方法安装新版golang。
```
sudo apt remove golang #删除已经安装的， 
apt autoremove  && apt autoclean
#手动下载golang的安装包(网站：https://studygolang.com/dl)，
wget  https://studygolang.com/dl/golang/go1.18.3.linux-amd64.tar.gz
#解压安装
tar xf go1.18.3.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local
sudo ln -sf /usr/local/go/bin/* /usr/bin/
#把环境变量加到/etc/profile里
vim /etc/profile #在最后面添加下面两行
export GOPATH="$HOME/go"
export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
#执行命令
source  /etc/profile
sudo apt install gcc g++
go  env  -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
mkdir  -p   ~/go/src
```

8. 设置home-assistant的自动化，调用小爱同学播报有人以及识别到的来客姓名

第一个自动化由multicast2mqtt有人来时发送的mqtt触发, 调用小爱同学的TTS, 播报门口有人来了。

- id: '1673673951022'
  alias: 门口有人播报
  description: ''
  trigger:
  - platform: mqtt
    topic: ' homeassistant/security/gate/motion'
  condition:
  - condition: time
    after: 07:00:00
    before: '22:30:00'
    weekday:
    - sun
    - mon
    - tue
    - wed
    - thu
    - fri
    - sat
  action:
  - parallel:
    - service: mqtt.publish
      data:
        topic: speaker/play
        payload: http://192.168.31.96/men_kou_you_ren.mp3
    - service: xiaomi_miot.intelligent_speaker
      data:
        entity_id: media_player.xiaomi_s12_e10f_play_control
        text: 门口有人来了
  mode: single

第二个自动化由人脸识别程序发送的mqtt触发, 调用小爱同学的TTS, 播报门口的人是谁。

- id: '1673674153526'
  alias: 播报人脸识别到的人员
  description: ''
  trigger:
  - platform: mqtt
    topic: homeassistant/camera/facerec
  condition:
  - condition: time
    after: 07:00:00
    before: '22:30:00'
    weekday:
    - sun
    - mon
    - tue
    - wed
    - thu
    - fri
    - sat
  action:
  - service: xiaomi_miot.intelligent_speaker
    data:
      entity_id: media_player.xiaomi_s12_e10f_play_control
      text: '{{ trigger.payload }}'
  mode: single

三、一些说明

人脸数据库文件face-data.json解释一下：

[{"name":"不认识","descriptor":[-0.086402895,0.062449184,0.025281772,-0.009759135,    -0.076491865,-0.064023325,-0.040512057,-0.157585205,0.137831153,-0.106937215,0.    24599106,-0.12431721,-0.191693885,-0.08147765,-0.11236507,0.255513065,-0.23072328,    -0.112731145,-0.03360492,-0.032514189,0.07166216,0.014985042,0.003708921,0.    088701943,-0.119844575,-0.324208085,-0.074863277,-0.118751262,-0.021223529,-0.    073263458,-0.001774842,0.13434302,-0.14869849,-0.041081177,0.040243549,0.    060301265,-8.71335E-05,-0.040631263,0.215542345,0.001988182,-0.22200241,0.    036800291,0.104752845,0.265269695,0.129051788,0.039235579,0.005628372,-0.    147551495,0.12083431,-0.14273316,-0.034898025,0.125377785,0.087508404,0.069152422,    0.021131133,-0.13263075,0.060253563,0.07951126,-0.188309025,0.022543276,0.    080808008,-0.115117245,0.009295596,-0.07170093,0.21518027,0.028408698,-0.    109116545,-0.131378645,0.10627839,-0.14796075,-0.10411008,0.043264372,-0.    110221635,-0.191448145,-0.36577347,-0.030245966,0.364821325,0.098646549,-0.    190443975,0.080678125,0.023957553,-0.053486413,0.130695993,0.19222275,-0.    022794363,0.019647024,-0.06424305,-0.027084,0.174070805,-0.043240131,-0.014647769,    0.21065591,-0.038219288,0.032520585,0.010140643,0.017078017,-0.110517103,0.    05279175,-0.085269262,-0.002775514,0.016622106,-0.02873386,0.011908661,0.    061259529,-0.15876859,0.112683435,-0.030069245,0.003977443,-0.020185009,0.    034421181,-0.10986702,-0.026641504,0.141332565,-0.242618605,0.195348715,0.    16779973,0.034253812,0.129698445,0.117613575,0.097841295,-0.05830558,0.00868199,    -0.185684965,-0.04591856,0.131664145,-0.064163616,0.116699835,-0.005825664]
},
{"name":"杨老师","descriptor":[-0.1159001,0.09263086,0.0035315836,-0.05554646,-0.    12823397,-0.06515299,-0.056935456,-0.16845298,0.17980391,-0.12318635,0.24090745,    -0.14977786,-0.17863044,-0.07701772,-0.16076702,0.31423423,-0.24079233,-0.    10512808,-0.02752084,-0.04456017,0.04039625,-0.0074459766,0.021002386,0.13501738,    -0.14683314,-0.3867429,-0.060152464,-0.12205729,-0.06866231,-0.06346952,0.    002346863,0.19863264,-0.15344058,-0.026065439,0.03514251,0.08698663,0.017542275,    -0.03569204,0.20831482,0.0054261843,-0.2556521,0.021006221,0.1502506,0.25756842,0.    116998866,0.019827325,0.03345234,-0.13459077,0.144613,-0.14897116,-0.07909307,0.    10195791,0.060774878,0.019279614,0.0580177,-0.13151145,0.042931125,0.09834204,-0.    18176971,-0.026620638,0.052940886,-0.09984687,-0.026971336,-0.12301793,0.24215722,    0.07947438,-0.11810785,-0.10671544,0.14092323,-0.14055648,-0.0759744,0.023722753,    -0.09704798,-0.20509142,-0.39267457,-0.040415365,0.3663631,0.14050837,-0.15795466,    0.09033715,0.037092745,-0.048454795,0.092696995,0.2019112,-0.046125486,0.    040454436,-0.03608166,-0.025072712,0.16190164,-0.029369472,0.017310027,0.21564318,    -0.047905046,0.049919203,-0.04239881,-0.0065827826,-0.16572133,0.058782343,-0.    094047084,0.021720782,-0.0022751018,-0.011840454,0.020022474,0.054937173,-0.    19528738,0.06903831,-0.04523987,-0.021006031,-0.041255984,0.084276654,-0.09607051,    -0.034084138,0.12846239,-0.24399525,0.16876882,0.17153835,0.011270084,0.15957515,    0.1532768,0.07538282,-0.042439796,-0.0006385939,-0.16411084,-0.050656885,0.    16210714,-0.12667571,0.10326011,-0.013752969]
}]

这个是人脸特征的数据文件，每个人的人脸特征数据由128个浮点数组成。我编写了一个程序用来根据人脸的照片生成这组数https://github.com/lab37/generate-face-128D-tools

四、扩展功能

1、将视频流转发到外网，方便外网查看摄像头。

当然可以直接使用海康的莹石云或者配合录像机的云功能查看

为了减少延时或者没有录像机和云功能的情况下，可以使用项目：https://github.com/fatedier/frp，做内网穿透，把go2rtc的web管理页面转到公网服务器。

下载frp的二进制程序，里面有服务端frps程序和客户端程序frpc，

在服务器布署服务端程序frps，配置文件frps.ini内容如下：

[common]
bind_port = 7000  #服务端的监听端口，服务端程序通过这个端口和客户通信，用于客户端管理和数据交换。
vhost_http_port = 8889  #在服务端开启http服务，这里设置http的端口。数据流：8889<-->7000<--->客户端连接时用的端口。
authentication_method = token  #验证方式，出于安全考虑，要求连接到服务端的客户需要提供一个token凭证，否则不予连接。
token = 827ccb0eea8a706c4c34a16891f84e7b #连接本服务端需要提供的token值。

运行服务端程序

sudo  frps -c frps.ini

在内网布署客户端程序frpc，配置文件frpc.ini内容如下：

[common]
server_addr = 101.23.203.212 #frps服务端的ip地址
server_port = 7000 #frps服务的管理端口
authentication_method = token  #frps服务端的验证方式，要与服务端配置一致。
token = 827ccb0eea8a706c4c34a16891f84e7b #连接服务端要提供的token，要与服务端配置一致。

[web] #名字不重要，主要用[]符号来分隔不同区块，起个有意义的名字最好。
type = http  #本区块的类型是http，用于转发http协议。
local_port = 1984  #本地提供http服务的端口，这里是go2rtc的服务端口。数据流：本客户端连接frps的端口<---->1984
custom_domains = www.abcde.cn  #向服务端注册自己的域名，以便服务端正确转发此域名的数据过来。
http_user = admin  #本地http需要basic验证，这里是用户名
http_pwd = P@ssw0rd #本地http需要basic验证，这里是密码

运行服务端程序

sudo  frpc -c frpc.ini

现在可以访问http://外网IP:8889来查看到go2rtc的管理页面了。

如果外网服务器安装了ngnix，可以用ngnix做反向代理来复用域名，但是go2rtc提供的webRTC用的是javascript，走的是websocket协议复用的http服务端口，如果在通过ngnix代理需要配置nginx代理websocket协议，配置如下：

map $http_upgrade $connection_upgrade {
    default upgrade;
    ''   close;
}


server {

  listen 80;
  listen [::]:80;
  listen 443 ssl;      
  #nnnxxx文件夹中放此网站的静态文件，通常目录为/var/www/html/下
  root /var/www/html/nnnxxx;
  index  index.html;
  server_name www.abcde.cn abcde.cn;
  # /cctv/用于转发正常的http访问
  location  /cctv/  {
     proxy_pass http://127.0.0.1:8889/;
     proxy_redirect http://$host/ http://$http_host/;
     proxy_set_header  X-Real-IP  $remote_addr;
     proxy_set_header X-Forwarded- $proxy_add_x_forwarded_for;
     proxy_set_header Host $host;      
  }
  # /cctv/api/用来转发websocket流量
  location /cctv/api/ {
      proxy_pass http://127.0.0.1:8889/api/;
      proxy_read_timeout 300s;
      proxy_set_header Host $host;
      proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
      proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
      proxy_http_version 1.1;
      proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
      proxy_set_header Connection $connection_upgrade;
  } 
}

2. 制作一个mqtt协议控制的播放器，用于在无外网时播报。

可以使用ESP8266加MAX98357，结合项目：https://github.com/schmurtzm/MrDiy-Audio-Notifier，做一个mp3播放器，目前只能播放mp3，这是一个播放器，没有TTS功能。

下载项目代码，固件在项目_Schmurtz_ESP_Flasher文件夹中，使用此文件下的Schmurtz_ESP_Flasher.bat批处理把对应的ESP8266固件刷入ESP8266开发板即可。
上电开发板，连接开发板的配置热点：MrDIYNotifier，密码：mrdiy.ca，打开浏览器登陆：192.168.4.1可以修改配置，包括修改登陆和管理密码、配置家里的wifi名字与连接密码、mqtt订阅的主题、使用内部的I2C模拟DAC还是使用external DAC。这里选择使用external DAC也就是外部DAC。
修改完后保存，开发板会去连接家里的无线路由器，当它连接成功后会从路由器获取地址，并县且不会再发出管理热点，以后管理需要登陆它从路由器获取的地址。如果连接路由器失败他会回滚，继续发出管理热点。

断开开发板电源，根据项目main.cpp的文件中所描述的样子焊接MAX98357和扬声器。ESP8266与MAX98357的连接对应方式如下：

+---------------------------------+-------------------------------+
|         MAX98357                |            ESP8266            | 
+---------------------------------+-------------------------------+
| DAC - LRC                       | GPIO2  (D4)                   |
| DAC - BCLK                      | GPIO15 (D8)                   |
| DAC - DIN                       | GPIO3  (RX)                   |
| DAC - GND                       | 8266   (GND)                  |
| DAC - Vin                       | 8266   (3V)                   |     
| speaker -  接扬声器负极          |                               |
| speaker +  接扬声器正极          |                               |
+---------------------------------+-------------------------------+

可用的控制主题如下：

 - 播放MP3                   MQTT 主题: "你配置的主题/play"
                             MQTT 消息: http://url-to-the-mp3-file/file.mp3
                             PS:  仅支持 HTTP , 不支持HTTPS. -> 可以参考:
                             https://github.com/earlephilhower/ESP8266Audio/pull/410
 
 - 播放    AAC               MQTT 主题: "你配置的主题/aac" (支持ESP32, 不支持esp8266)
                             MQTT 消息: http://url-to-the-aac-file/file.aac
 
 - 播放 an Icecast Stream    MQTT 主题: "你配置的主题/stream"
                             MQTT 消息: http://url-to-the-icecast-stream/file.mp3
                             example: http://icecast.radiofrance.fr/fiprock-midfi.mp3
 
 - 播放 a Flac               MQTT 主题: "你配置的主题/flac" (支持ESP32, 不支持esp8266)
                             MQTT 消息: http://url-to-the-flac-file/file.flac
 
 - 播放                      MQTT 主题: "你配置的主题/tone"
                             MQTT 消息: RTTTL formated text
                             example: Soap:d=8,o=5,b=125:g,a,c6,p,a,4c6,4p,a,g,e,c,4p,4g,a
 
 - 停止播放                  MQTT 主题: "你配置的主题/stop"
 
 - 设置音量                  MQTT 主题: "你配置的主题/volume"
                             MQTT 消息: 0.0到1.0
                             example: 0.7
 							
 - 音量+/音量-                MQTT 主题: "你配置的主题/volume"
                             MQTT 消息: + 或 -
                             example: +  音量增加0.1，步进单位就是0.1
 							
 - TTS                       MQTT 主题: "你配置的主题/samvoice"
                             MQTT 消息: 要读出来的文字
                             example: 目前仅支持英文
 
 - Google TTS转语音          MQTT 主题: "你配置的主题/googlevoice"
                             MQTT 消息: 要用google的TTS转语音的文字
                             example: 目前用不了

在内网建立nginx服务器，用于提供http方式访问mp3的服务。把要播放的mp3放到nginx的web目录，想要播放时发送主题：配置的订阅主题/play即可。

五、一些Tips

1、一些优化

为了提高读写性能，最好用内存文件系统：

mkdir /home/lab37/faceImg
sudo mount -t tmpfs -o size=100M tmpfs /home/lab37/faceImg
#系统重启后内存挂载的文件系统会消失，可以写入fstab长期挂载
#在/etc/fstab文件中增加挂载配置，可以实现系统启动时自动挂载。具体如下：
sudo vim /etc/fstab
#在文件中增加如下内容并保存。
tmpfs	/home/lab37/faceImg	tmpfs	defaults,size=100M	0 0

2、用来测试的命令（备忘）

系统命令

#在windows下用ffmpeg播放RTSP视频流
ffplay   "rtsp://192.168.31.225:554/ch0_1.h264"
 
#每隔1秒截取一张图片并都按一定的规则命名来生成图片
ffmpeg -i "rtsp://192.168.31.225:554/ch0_1.h264" -y -f image2 -r 1/1 /home/lab37/faceImg/img%03d.jpg

#每隔1秒截取一张指定分辨率的图片并覆盖在同一张图片上
ffmpeg -i "rtsp://192.168.31.225:554/ch0_1.h264" -y -f image2 -r 1/1  -update  1 -s 640x480 /home/lab37/     faceImg/rtsp.jpg

#每隔1秒截取5张指定分辨率的图片并覆盖在同一张图片上
ffmpeg -i "rtsp://192.168.31.225:554/ch0_1.h264" -y -f image2 -r 5/1 -update 1  /home/lab37/faceImg/rtsp.jpg

#每隔1秒截取5张指定分辨率960*540的图片, 转成灰度图并覆盖在同一张图片上(-vf format=gray是转为灰度图)
ffmpeg -i "rtsp://192.168.31.225:554/ch0_1.h264" -y -f image2 -r 5/1 -update 1   -s 960x540  -vf format=gray  /     home/lab37/faceImg/rtsp.jpg

#只运行ffmpeg一定的时间，比如只运行30秒 -t 30
ffmpeg -i "rtsp://192.168.31.225:554/ch0_1.h264" -y -f image2 -r 1/1 -t 30  /home/lab37/faceImg/img%03d.jpg


#只输出错误到文件
nohup command -c -b -d aaa.txt  > /dev/null 2 > log &

#ffmpeg有时会异常退出, 需要监控ffmpeg运行, 编写脚本：ffmpeg2jpg.sh
timeout 20 ffmpeg -i "rtsp://127.0.0.1:8554/gate" -y -f image2 -r 3/1 -update 1   -vf format=gray  /home/lab37/     faceImg/rtsp.jpg 2> /dev/null &

#再编写一个监控ffmpeg的脚本, check_ff_mp_eg_live.sh
#!/bin/sh 
num=`ps -ef | grep ffmpeg | grep -v grep | wc -l`
if [ $num -lt 1 ]
then
 . /home/lab37/ffmpeg2jpg.sh
fi
#上面那个.不要落了，这是一个脚本调用另一个脚本的方法，或者用source. 因为脚本名字中有ffmpeg，所以要分开写,不然麻烦, 
#把脚本添加crontab
crontab -e 
*/1 * * * *  /home/lab37/check_ff_mp_eg_live.sh

#Ubuntu默认没有开启cron定时任务的执行日志，需手动打开
#编辑 rsyslog 配置文件，如果没有就新建一个
sudo vim /etc/rsyslog.d/50-default.conf
#取消 cron 注释，变成如下（如果没有此行配置就下入如下配置）
cron.*          /var/log/cron.log
#重启 rsyslog 服务
sudo service rsyslog restart
#然后执行crontab的任务，比如设置一个每分钟执行一次的，
#过一分钟之后就可以看到生成了 /var/log/cron.log 文件
#查看没有问题后最好关掉这个日志。

3、把程序注册为服务，以便开机自启动

Linux系统下使用systemd

/etc/systemd/system/abcde.service的写法

[Unit]
Wants= network-online.target
After = network.target  network-online.target  syslog.target

[Service]
Type=simple
ExecStart=/home/lab37/user-systemd-services/aaa  -config  /home/lab37/user-systemd-services/config.json 
Restart=always
RestartSec=5
StartLimitInterval=0
RestartPreventExitStatus=SIGKILL

[Install]
WantedBy=multi-user.target

把程序和配置文件放到对应目录下，激活服务并启用服务

#设置服务开机启动，
sudo systemctl  enable  abcde
#启动服务
sudo systemctl  start   abcde

Windows下使用https://github.com/winsw/winsw，把应用程序注册为服务。

下载https://github.com/winsw/winsw，二进制程序WinSW.NET461.exe，把这个WinSW.NET461.exe程序复制到你的应用程序目录下面，改名为lanuch_myapp.exe，名字随便，这个程序就服务的启动程序，通过他来代理启动你自己的程序

在同目录下编写配置文件lanuch_myapp.xml

<service>
  <id>lanuch_myapp服务的ID</id>
  <name>lanuch_myapp服务的名字</name>
  <description>This service discripe服务描述.</description>
  <env name="eviroment-var" value="%BASE%"/>
  <executable>F:\programe\myapp.exe可执行文件路径</executable>
  <arguments>-x -an --httpPort=8080命令的参数</arguments>
  <log mode="roll"></log>
</service>

运行服务安装程序

#在本目录执行下面的命令安装服务，安装完成后可以在系统的服务管理里看到
lanuch_myapp.exe   install       
#要卸载这个服务使用命令：
lanuch_myapp.exe   uninstall
#注意服务的运行是在系统的环境变量中，不是用户的环境变量，注意把用到的path加到系统环境变量的path中。

lab37/smart-home