1. 软件面向的行业和业务场景(25%)
本项目主要面向 安防监控、智能考勤、身份认证、智慧零售 等行业,提供高效、轻量级的人脸识别解决方案。其主要应用场景包括:
安防监控:在公共场所(如商场、地铁、机场)进行人脸检测,实现异常行为预警和黑名单人员筛查。
智能考勤:在企业、学校等场景中,实现无感考勤,提高管理效率。
身份认证:用于门禁系统、智能支付、在线身份验证等,提高安全性和便利性。
智慧零售:通过人脸识别分析客户行为,优化商品摆放,提高用户体验。
2. 主要功能模块及用户体验(50%)
本项目采用 YOLO(You Only Look Once) 作为人脸检测模型,并基于 ncnn 框架 进行优化和部署。系统主要包括以下功能模块:
人脸检测模块
采用 YOLO 进行高效人脸检测
适应不同光照、角度、遮挡等复杂场景
提供实时检测能力,支持视频流处理
人脸特征提取与比对
通过深度学习提取人脸特征向量
提供 1:N(搜索)和 1:1(身份验证)比对模式
低计算成本,实现快速匹配
人脸数据库管理
用户可添加、删除、更新人脸数据
支持本地数据库和远程存储
提供 API 供第三方系统调用
结果可视化与日志记录
提供 Web 端或客户端实时查看检测结果
记录识别日志,便于追踪与回溯
支持图片、视频输入与批量处理
轻量级部署
针对移动端和嵌入式设备优化,低功耗运行
适配 ARM 设备,如 Android 终端、树莓派、嵌入式 IPC 设备等
3. 技术选型与架构特点(25%)
本项目的技术架构充分考虑了 高效性、跨平台兼容性和易用性,主要特点如下:
ncnn 框架:
轻量级、无第三方依赖的神经网络推理框架
适用于移动端和嵌入式设备(ARM 设备优化)
支持 Vulkan 加速,提升 GPU 计算效率
YOLO 模型:
速度快、检测精度高
适用于实时应用,能够在低功耗设备上运行
C++/Android 端优化:
采用 C++ 进行核心算法开发,提升运行效率
可适配 Android 端(通过 JNI 调用)
模块化架构:
提供 API 接口,支持与其他系统集成
可扩展性强,未来可支持更多识别算法(如 RetinaFace、ScrFD)
1130C/C++机器学习/深度学习2000.00元