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基于STM32边缘计算智能化YOLO人脸识别系统

 计算机学院(国家示范性软件学院)

Intelligent Edge Computing YOLO Face Recognition System Based on STM32

本项目的核心内容是基于STM32开发板,实现YOLO深度学习模型的人脸识别功能。由于STM32硬件资源有限(如内存和算力),直接部署YOLO模型会遇到性能瓶颈,因此需要对模型进行优化,并合理设计数据传输、推理逻辑和显示方式,以确保整个系统的流畅运行。 项目的关键任务包括以下几个方面: ①图像采集与传输:通过OpenMV模块采集图像并通过串口传输至STM32开发板进行处理。 ②模型优化与推理:针对STM32开发板的硬件限制,对YOLO模型进行量化、剪枝等优化操作,确保能够在有限资源下进行人脸检测。 ③系统集成与通信:通过TCP通信实现OpenMV与STM32的稳定数据传输,确保图像数据的完整性与实时性。 ④结果展示与用户交互:利用LCD屏幕展示推理结果,并通过用户输入实现交互功能。 项目旨在解决以下问题: ①如何在有限硬件资源(STM32)上实现复杂的神经网络推理 ②如何确保图像传输的稳定性和准确性 ③如何优化系统的响应速度以满足实际应用需求。

项目信息

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项目负责人

赵首胜2022级 人工智能学院 人工智能(大类招生)

项目成员

王博涵2022级 人工智能学院 人工智能(大类招生)

王雨萌2022级 人工智能学院 人工智能

冯晓川2022级 人工智能学院 自动化

指导老师

杨秦计算机学院(国家示范性软件学院) 高级工程师

靳秀国计算机学院(国家示范性软件学院) 高级工程师

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该项目暂无荣誉
邮箱:buptwin@bupt.edu.cn;传真:010-62285134;电话:010-62281946;地址:北京邮电大学教一楼323; 邮编:100876
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