1）模块需搭载不小于1080P工业级AI宽动态摄像头。

2）模块需不小于125度广角镜头焦距，支持自动聚焦。

3）模块需提供网络视频传输功能，AI视觉图像视频捕1捉处理功能。

4）模块需能够接入到AI机器视觉/语音教学平台使用。

5）模块需提供基于AI机器视觉/语音教学平台的人脸识别系统案例（基于AI***网络的人脸检测、人脸注册、人脸识别、脸部64个特征点、表情识别等算法）。

目标检测（也叫目标提取）是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。尤其是在复杂场景中，需要对多个目标进行实时处理时，目标自动提取和识别就显得特别重要。

简单的说，目标检测就是把一张图或一个视频里面的目标物找出来，比如我要找摩托车，这就是目标检测。而人下一刻它到了什么地方，这就是目标跟踪问题，本文暂不讨论。

目标检测（深度学习方法）

目标检测方案是在嵌入式平台上进行机器视觉的目标检测，通过深度学习的方法实现对多目标物体进行检测并识别。使用Arm的嵌入式人工智能开发套件（EAIDK-610）为基础平台，通过网络摄像机进行视频数据采集，EAIDK-610作为边缘智能处理对视频进行分析，并实时显示分析结果。

人脸检测系统是以嵌入式人工智能开发套件（EAIDK-610）为基础平台，Arm人工智能厂家，网络摄像头拍摄区域画面，EAIDK-610实时分析并找出图像中所有的人脸对应的位置，输出人脸图像的位置，并实时跟踪人脸。

人脸识别是以人脸特征提取方案为例，展示完整的深度学习算法及应用开发过程，以 Light CNN 1 为例 ，从算法的原理及特点开始，不仅介绍了算法训练的过程，也展示了算法在嵌入式平台（EAI610-P0）的部署 。

人脸检测技术，一般仅指检测出图像中有没有人脸、人脸的位置在哪，而并不包括认出这个人是谁、区分一个人和另一个人等，这些是人脸识别技术要做的进一步工作。从工程的角度讲，人脸检测实际上就是输入一张图片（当然， 也可以是视频流中的一帧图像），然后利用计算机或嵌入式设备如EAIDK等通过各种算法进行运算后，输出一系列的矩形框/椭圆框来标记人脸的位置，输出很多时候会直接显示在原图像上，如下图所示：

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