视频监控前端的人脸识别技术研究

李希龙

集成电路与嵌入式系统 ›› 2022, Vol. 22 ›› Issue (10) : 75-78.

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集成电路与嵌入式系统 ›› 2022, Vol. 22 ›› Issue (10) : 75-78.
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视频监控前端的人脸识别技术研究

  • 李希龙
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Research on Face Recognition Technology for Video Surveillance Front End

  • Li Xilong
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摘要

智能监控系统面临的主要问题是视频监控图像数据量大,对实时性传输、存储和处理的要求高。如果将智能监控中的人脸识别的工作前移,即利用前端嵌入式摄像头设备实现人脸识别,不仅可以实现人脸快速检测以及危险目标出现时的实时预警,还可以大大降低智能监控人脸识别系统对通信、存储和计算等性能的要求。本文基于树莓派实现了一个人脸识别原型系统,验证了该方法的有效性。

Abstract

The main problems of an intelligent video surveillance system are the real-time transmission,storage and processing of large amount of video data.If the face recognition work is moved forward,that is to use front-end embedded equipment to do face recognition,not only rapid face detection can be implemented,but also performance requirements for communication,storage and computing can reduced greatly.In the paper,a face recognition prototype system is designed based on Raspberry Pi to verify the effectiveness of the method.

关键词

人脸识别 / 智能监控 / 嵌入式设备 / 图像采集 / 树莓派

Key words

face recognition / intelligent surveillance / embedded device / image capture / Raspberry Pi

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李希龙. 视频监控前端的人脸识别技术研究[J]. 集成电路与嵌入式系统. 2022, 22(10): 75-78
Li Xilong. Research on Face Recognition Technology for Video Surveillance Front End[J]. Integrated Circuits and Embedded Systems. 2022, 22(10): 75-78
中图分类号: TP391   

参考文献

[1] 薛同来,赵冬晖,张华方,等.基于Python的深度学习人脸识别方法[J].工业控制计算机,2019,32(2):118119.
[2] 刘坚.基于ARM的嵌入式人脸识别系统设计及实现[D].西安:西安科技大学,2017.
[3] 边钰涵.基于Haar特征和AdaBoost算法的人脸识别算法研究[J].数码设计(上),2018(9):7172.
[4] 王博.一种基于MTCNN和FaceNet的智能门禁系统设计[J].系统仿真技术,2021,17(1):3436,42.
[5] 蒙克.树莓派开发实战[M].北京:人民邮电出版社,2017:43.

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