描述

描述

OpenNCC的夜視和人臉隱私保護(hù)應(yīng)用程序，一個(gè)用于下一代視覺應(yīng)用的模型設(shè)計(jì)AI相機(jī)項(xiàng)目。

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從上面的工作流程中，我們可以發(fā)現(xiàn)相機(jī)是最簡單的地方，可以直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏。開發(fā)一款模糊人臉的隱私保護(hù)攝像頭，首先需要它具備基本的成像功能和開放的能力，讓開發(fā)者可以部署和集成算法。

在 Open Camera 上部署人臉模糊算法

OpenNCC（開放式神經(jīng)計(jì)算相機(jī)）是一款基于英特爾 Movidius VPU 的邊緣 AI 相機(jī)。它與部署的英特爾 OpenVINO 兼容，也是一款開放式攝像頭。GitHub上有大量源碼可供參考，?以便開發(fā)者部署不同的深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)差異化的功能和性能。這為我們實(shí)現(xiàn)這樣的人臉模糊相機(jī)提供了良好的開發(fā)基礎(chǔ)。我們只需要關(guān)心算法的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用，就不需要在攝像頭的光學(xué)和硬件設(shè)計(jì)以及攝像頭的基本成像上花費(fèi)大量時(shí)間。

從嵌入式軟件的角度來看，實(shí)現(xiàn)人臉模糊需要完成以下步驟：

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在 OpenNCC 上部署人臉檢測模型

在Edge-AI相機(jī)上實(shí)現(xiàn)人臉檢測，同時(shí)獲取人臉坐標(biāo)。

OpenNCC相機(jī)支持 OpenVINO。我們從 Intel OpenVINO Toolkit 的 Intel 預(yù)訓(xùn)練模型 Zoo中選擇一個(gè)物體檢測模型來實(shí)現(xiàn)人臉檢測，當(dāng)然你自己訓(xùn)練的模型也可以使用。要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)隱私保護(hù)，我們需要實(shí)現(xiàn)30 fps的實(shí)時(shí)人臉檢測幀率。模型訓(xùn)練和裁剪需要...

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