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，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，舟山人工智能，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：
实验室管理系统
实验室管理；班级管理；课程管理；设备管理；考评系统
教学套件：视觉；语音；AIOT；AR/VR；无人车；无人机
快速打样中心：协助师生的产品创新和科研需求
教学管理
1）实验平台需搭载ARM 64位大小核架构处理器，处理器内核CPU需采用不低于Cortex-A72和Cotex-A53多核处理器，GPU不低于四核Mali-T860 GPU。
2）平台搭载内存不低于4GB LPDDR4，储存不低于16GB EMMC。
3）平台搭载不低于10.1寸1280*800 LVDS高清屏，人工智能课程体系，10点触控电容屏，需采用工业级铝合金一体屏外壳。
4）平台需搭载2.4Gamp;5G双频Wi-Fi模组，BLE4.1模组，全网通LTE模组，人工智能操作手册，能够接入Wi-Fi、BLE、LTE传感网设备。
5）内置AI中间件系统，集成AI系统运行环境、图像/视频算法库、***网络算法库、智能硬件资源库，人工智能教材高校版，提供算法、模型、应用耦合的开发框架。
6）边缘计算网关内置AI中间件系统，需要同时支持多名学生通过域名远程创建和部署AI应用，能够远程添加自定义算法、模型及优化AI应用程序，从而能够验证AI算法、AI模型及应用的准确性及稳定性。
7）内置物联网协议网关服务，支持ZigBee、LoRa、LoRaWAN、BLE、Wi-Fi、NB-IoT、LTE等网络数据的接入、地址解析、数据推送和网络配置服务，提供跟硬件绑定的唯1一账号密钥认证，并可生成二维码方便扫描使用
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