方案介绍

人工智能技术在过去十年中获得了快速的进步，人工智能技术也在现实世界中得到了广泛的应用。通过人工智能技术检测房间内、公共空间、危险区域等是否有“人”的存在，有着重要的实际应用价值，而在本地实现推理又是“人形检测”应用非常重要的需求。本地推理的优点包括数据隐私的保护、低延迟、低带宽需求、低成本以及低功耗等方面。

Aizip基于STM32F469 芯片开发的视觉唤醒（VWW）人形检测模型，使用了业内最新进展的极小深度神经网络技术开发，使得该模型可以在ARM Cortex-M4核芯片上运行，而级联深层神经网络的使用又能让该模型输出很高的精度。该模型可以在较低分辨率的图像中检测是否有“人”的存在，在Coco数据集上的测试准确率可以达到89%，在实际测试环境准确率达到95%以上。检测帧率可以达到每秒约4帧。模型图像输入分辨率96x96像素，资源占用277KB。

同现有ST芯片上人形检测AI模型的性能对比：

框图

在获取原始摄像头的图片数据后，首先将图片压缩到模型需要的图片尺寸（96x96），然后对缩小后的图片像素进行归一化处理，以及在归一化后对数据继续量化。将最终量化后的数据，输入AI模型进行推理。再对推理完成后的结果进行去量化处理，最终得到有、无目标的分类信息。

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  Aizip：STM32F469上视觉唤醒（VWW）AI模型演示

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