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人脸识别项目

2025-06-10 23:12:09
行业:人工智能、汽车
载体:嵌入式软件、算法模型
技术:C++、Python、PyTorch

业务和功能介绍

该项目为了抓取网约车场景下人车不一致的司机,需要借助DMS摄像头并嵌入人脸识别算法进行实时识别。
实现1:1人脸识别,人脸识别技术利用先进的计算机视觉和人工智能算法,能够自动检测图像或视频流中的人脸,并提取其独特的生物特征信息(如五官轮廓、间距等),形成高精度的“面部特征码”。通过与预先录入的人脸数据库进行快速比对和验证,该技术能精准识别特定个体身份或确认其真实性。

项目实现

分析业务需求,制定业务逻辑等;端侧与云端分别选用mobilefacenet网络与resnet101网络在glint360k人脸数据+自标注DMS摄像头人脸数据训练、优化,其中端侧小模型使用云端大模型对其进行蒸馏训练,提升1个点的精度;完成端侧小模型格式转换torch->onnx->TNN,提供TNN模至嵌入式同时进行部署;完成云端大模型格式转换torch->onnx->tensorrt,基于modelbox算法推理框架,使用c++完成云端服务的开发至部署上线。端侧小模型性能FPR=0.1@TPR=0.98,云端大模型性能FPR=0.1@TPR=0.99;上线后月均发现人车不一致司机200+

示例图片视频


xieb
30天前活跃
方向: 人工智能-计算机视觉与图像处理、人工智能-机器学习与深度学习、
交付率:100.00%
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