人物检测
人物检测是一种从图像或视频中定位人物位置的AI识别算法。作为人脸识别、人员追踪、行为分析等各种人物相关AI任务的前置处理，是一项不可或缺的技术。
算法概述
人物检测采用基于深度学习的物体检测方法，高精度地检测图像中人物的位置和范围（边界框）。
具备不易受姿态变化、服装多样性、光照条件、遮挡等因素影响的鲁棒检测性能。与通用物体检测相比，人物检测具有宽高比变化小、尺度变化大（从几个像素到整个图像）的特点。
性能指标
| 数据集 | 检测精度 |
|---|---|
| FDDB | 98.64% |
边缘AI基板（RV1126B）运行效率
| 算法 | 处理时间 |
|---|---|
| face_detect | 28ms |
主要特点
- 高精度检测：FDDB 基准测试中达到 98.64% 的检测精度
- 多样化环境适配：室内/室外、昼夜均可稳定运行
- 实时性能：边缘AI基板上实现28ms的高速推理
- 多人同时检测：单帧内可同时检测多个人员
应用场景
- 出入口管理系统（人脸识别的前置处理）
- 监控摄像头的人员检测
- 介护设施的室内确认
- 店铺到店人数统计
- 人员追踪与动线分析
- 面部属性分类与表情分析的前处理
边缘AI基板上的实现
利用 RV1126B 的 NPU（2.0 TOPS），实现 28ms 的低延迟推理。与摄像头模块结合，可实现独立运行的边缘AI人物检测。