业务背景
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。
功能介绍
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+
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