设计应用

基于改进MTCNN算法的低功耗边缘人脸检测跟踪系统

作者：祁星晨，卓旭升
发布日期：2021-04-27
来源：2021年电子技术应用第5期

0 引言

    近年来，边缘设备等爆炸式增长，百亿数量级的边缘设备接入互联网。传统的AI计算架构主要是依靠云计算，虽然云计算能够提供足够的计算能力和可靠的计算结果，但其不断地消耗大量电力，且边缘设备也需要消耗能量收集数据并传输到云端，传输过程存在着延迟。而边缘设备与AI的结合能够降低能源的消耗以及降低延迟，使得原本在云端完成的任务可在边缘设备完成，降低了云端的负担，发掘了边缘设备的计算能力[1-3]。




本文详细内容请下载:http://www.chinaaet.com/resource/share/2000003519




作者信息:

祁星晨，卓旭升

(武汉工程大学 电气信息学院，湖北 武汉430205)

此内容为AET网站原创，未经授权禁止转载。
低功耗边缘设备 目标检测 人脸检测跟踪 级联卷积神经网络

Copyright © 2005-2024 华北计算机系统工程研究所版权所有 京ICP备10017138号-2