边缘智能-边缘计算-嵌入式人工智能实验室建设方案

边缘智能-边缘计算-嵌入式人工智能实验室建设方案
目录
1边缘智能-边缘计算-嵌入式人工智能实验室 ...................................... - 3 -
1.1总体规划............................................................ - 3 -
1.2实验设备............................................................ - 3 -
1.2.1智能分拣安防摄像头.............................................. - 3 -
1边缘智能-边缘计算-嵌入式人工智能实验室
1.1总体规划
边缘智能-边缘计算-嵌入式人工智能实验室主要用于对边缘智能、边缘计算、嵌入式人工智能等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。

核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对边缘智能、边缘计算、嵌入式人工智能的配置、维护和开发，接入等知识。

核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。

1.2实验设备
1.2.1智能分拣安防摄像头
智能分拣安防摄像头是机器视觉技术在边缘计算设备上的典型应用，与传统云端智能服务不同，该摄像头内置神经网络芯片，可以本地运行卷积神经网络等模型，自动根据模型在实时视频流中检测人像并进行匹配识别，一旦匹配后可以自动进行目标跟踪。

智能分拣安防摄像头产品特性如下：
⏹基于神经网络芯片实现边缘计算智能
⏹提供机器视觉人脸检测和识别模型功能
⏹提供实时视频流人像检测和人员统计功能
⏹提供目标人员检测匹配和跟踪功能
⏹全部源代码开放和详细的实验指导书
智能分拣安防摄像头可以完成丰富的实训项目：
●实训项目一：人脸识别
1）基本介绍
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。

相比其他生物特征识别方法，人脸识别具有其自身的优势：
非侵扰性
人脸识别无需干扰人们的正常行为就能较好地达到识别效果，无需担心被识别者是否愿意将手放在指纹采集设备上，他们的眼睛是否能够对准虹膜扫描装置等等。

只要在摄像机前自然地停留片刻，用户的身份就会被正确识别。

便捷性
采集设备简单，使用快捷。

一般来说，常见的摄像头就可以用来进行人脸图像的采集，不需特别复杂的专用设备。

图像采集在数秒内即可完成。

友好性
通过人脸识别身份的方法与人类的习惯一致，人和机器都可以使用人脸图片进行识别。

而指纹，虹膜等方法没有这个特点，一个没有经过特殊训练的人，无法利用指纹和虹膜图像对其他人进行身份识别。

非接触性
人脸图像信息的采集不同于指纹信息的采集，利用指纹采集信息需要用手指接触到采集设备，既不卫生，也容易引起使用者的反感，而人脸图像采集，用户不需要与设备直接接触。

可扩展性
在人脸识别后，下一步数据的处理和应用，决定着人脸识别设备的实际应用，如应用在出入门禁控制、人脸图片搜索、上下班刷卡、恐怖分子识别等各个领域，可扩展性强。

正是因为人脸识别拥有这些良好的特性，使其具有非常广泛的应用前景，也正引起学术界和商业界越来越多的关注。

人脸识别已经广泛应用于身份识别、活体检测、唇语识别、创意相机、人脸美化、社交平台等场景中。

2）技术历程
3）技术原理
人脸识别技术处理流程包括人脸图像的采集和预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别，流程图如下：
人脸图像的采集和预处理：包括人脸图像的批量导入或调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。

人脸图像的预处理是在系统对人脸图像的检测基础上，对人脸图像做出进一步的处理，以利于人脸图像的特征提取。

一般人脸图像的预处理包括光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等操作，使人脸图像无论是从光线、角度、距离、大小等方面均能够符合人脸图像的特征提取的标准要求。

人脸检测：人脸检测是人脸识别中的重要组成部分，一般是指应用一定的策略对给
出的图片或者视频来进行检索，判断是否存在着人脸，如果存在则定位出每张人脸的位置、大小与姿态的过程。

一张包含人脸图像的图片通常情况下可能还会包含其他内容，这时候就需要在一张人脸图像之中，精准的定位出人脸的位置和大小，在挑选出有用的图像信息的同时自动剔除掉其他多余的图像信息，来进一步的保证人脸图像的精准采集。

目前人脸检测方法可分为三类，分别是基于肤色模型的检测、基于边缘特征的检测、基于统计理论方法，其中基于统计理论的方法应用比较广泛。

人脸特征提取：人脸特征提取是提取用于人脸识别的特征，人脸特征通常可分为人脸视觉特征、人脸图像像素统计特征等，而人脸图像的特征提取就是针对人脸上的一些具体特征来提取的。

特征简单，匹配算法则简单，适用于大规模的建库；反之，则适用于小规模库。

特征提取的方法一般包括基于知识的提取方法或者基于代数特征的提取方法。

以基于知识的人脸识别提取方法中的一种为例，因为人脸主要是由眼睛、额头、鼻子、耳朵、下巴、嘴巴等部位组成，对这些部位以及它们之间的结构关系都是可以用几何形状特征来进行描述的，也就是说每一个人的人脸图像都可以有一个对应的几何形状特征，它可以帮助我们作为识别人脸的重要差异特征，这也是基于知识的提取方法中的一种。

人脸识别：人脸识别是将采集的人脸图像特征与数据库中存储的人脸图像特征进行匹配，并根据预先设定的阈值，如果匹配程度超过此阈值，则判定初步匹配成功，并将匹配成功的人脸图像及其身份信息输出的过程。

活体鉴别：生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体，比如，指纹识别系统需要区别带识别的指纹是来自于人的手指还是指纹手套，人脸识别系统所采集到的人脸图像，是来自于真实的人脸还是含有人脸的照片。

因此，实际的人脸识别系统一般需要增加活体鉴别环节，例如，要求人左右转头，眨眼睛，开开口说句话等。

4）实训列表
实训1：基于特征脸算法的人脸识别控制门禁
实训2：基于局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）人脸识别的地铁闸机控制
实训3：基于Fisherface算法的人脸识别考勤
实训4：基于深度学习的人脸识别
实训5：目标人员检测和跟踪
实训6：实时视频流人像检测和人员统计
实训项目二:目标检测
1）基本介绍
目标检测是机器视觉领域的核心问题之一，其任务是找出图像中所有感兴趣的目标物体，确定它们的标识、位置和大小等属性。

由于各类物体有不同的外观、形状、姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。

2）技术原理
传统的目标检测通常采用如Haar小波分析算法和局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP ）算法来提取图像特征，然后采用有监督式机器学习分类算法，进行图像类别匹配和识别，实现目标物体检测的目的。

随着深度学习的崛起，目标检测现在一般采用深度学习算法模型进行处理，即使在嵌入式和物联网等边缘计算场景中，深度学习算法也在准确率和实时性方面全面超越传
统的目标检测算法。

基于深度学习算法模型进行目标检测时，一般采用以下三种模型：
⏹Faster R-CNNs神经网络模型
⏹You Only Look Once(YOLOv2和YOLOv3)模型
⏹Single Shot Detectors(SSDs)模型
3）处理流程
机器视觉中采用传统机器学习方法进行目标检测的处理流程通常包括创建训练样本、特征提取、构建并训练分类器、分类器目标检测、优化分类器几个步骤；采用深度学习方法，则特征提取和构建分类器这一步合并成一步，即采用深层神经网络（Deep Neural Network，DNN）实现图像特征提取。

4）实训列表
实训1：基于Haar特征提取算法和AdaBoost分类算法的目标检测
实训2：基于深度学习YOLOv3模型目标检测的智能安防系统
实训3：基于深度学习SSD模型目标检测的智能家居系统。