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在OpenNCC上部署人脸检测模型
贺服窍
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OpenNCC的夜视和人脸隐私保护应用程序，一个用于下一代视觉应用的模型设计AI相机项目。
从上面的工作流程中，我们可以发现相机是最简单的地方，可以直接对数据进行脱敏。开发一款模糊人脸的隐私保护摄像头，首先需要它具备基本的成像功能和开放的能力，让开发者可以部署和集成算法。
在 Open Camera 上部署人脸模糊算法
OpenNCC（开放式神经计算相机）是一款基于英特尔 Movidius VPU 的边缘 AI 相机。它与部署的英特尔 OpenVINO 兼容，也是一款开放式摄像头。GitHub上有大量源码可供参考， 以便开发者部署不同的深度学习模型，实现差异化的功能和性能。这为我们实现这样的人脸模糊相机提供了良好的开发基础。我们只需要关心算法的实现和应用，就不需要在摄像头的光学和硬件设计以及摄像头的基本成像上花费大量时间。
从嵌入式软件的角度来看，实现人脸模糊需要完成以下步骤：
在 OpenNCC 上部署人脸检测模型
在Edge-AI相机上实现人脸检测，同时获取人脸坐标。
OpenNCC相机支持 OpenVINO。我们从 Intel OpenVINO Toolkit 的 Intel 预训练模型 Zoo中选择一个物体检测模型来实现人脸检测，当然你自己训练的模型也可以使用。要实现实时隐私保护，我们需要实现30 fps的实时人脸检测帧率。模型训练和裁剪需要...
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