可以在jetson nano 上运行的深度学习人脸识别系统

最近整理抽屉发现还有一套闲置的jetson nano，是前年买来和女儿一起做机器人的。不得不说英伟达的显卡真是强大，99美金的小东西可以做很多想法。

周末做了一套简单的人脸识别系统，主要是留了几个接口可以根据需要扩展功能。用到了QT, Opencv和数据库。

采用深度学习的人脸识别方案，使用的是facenet。充分利用了jetson nano的长处显卡进行运算,这个显卡虽然不算强，但对人脸识别足够了。可以实现人脸识别办公场景的人脸识别准确率超过98%，并且实现了实时识别，即每秒超过15帧，并且如果想要进一步优化的话可以实现30帧的标准。这块板有5w模式和10w模式，我安装系统时候选了10w模式。但在运行中发现cpu占用率也就30%左右。我用的是facenet，如果采用商用的人脸识别方案，这个数据还能更好一些。

可以记录所有的被识别用户的信息，包括照片，年龄，职业，级别，最近来访时间，并可以调用每个用户的多次来访时间。 设置有管理员账户，可以实现管理员对系统的管理，对每个用户信息的查看增加和删除。两种用户注册方式，现场拍照和上传照片。并且既可以单机，也可以通过服务器实现一个终端数据管理，多个前端进行人脸识别，信息统计和更新。

可以非常方便的移植到树莓派和安卓手机上。

打开软件，首先需要登录管理员的用户名和密码，填写正确后点击登录。系统需要初始化一个时间，载入信息和模型，依据配置而定，jetson nano大约8秒。 总共三个页面，一个是实时监控显示识别结果和控制的页面，一个是注册页面，一个是注册用户管理页面。进入监控显示识别结果和控制的页面后。左边上面显示此时此刻的时间，下面是摄像头显示界面。 右边上面显示识别结果。右边下面是一些控制按键。

首先选择摄像头，点击下拉框可以选择本地的USB摄像头和外置摄像头和网络摄像头和采集卡设备。目前我接的是USB摄像头。其他接口都留好了，将来根据实际情况调用。打开摄像头经过摄像头初始化之后可以看到摄像头显示的内容。有人的话人脸就会被标定出。如果系统有这个人的信息，就会在界面右上方显示这人的信息。包括姓名，级别，编号和最近访问时间之类的，可以修改。如果系统没有这个人信息，我设置就是显示喵布斯。速度是可以实现实时的。 可以随时加入新的注册用户信息。点击右边下方注册人脸按键。弹出注册选项，可以选择上传照片注册和拍照注册。点击拍照注册，可以看到拍下照片了，然后输入用户信息，点击保存就可以把用户信息加入系统了。目前我设置的是用户名不能重复。比如目前你有两个叫王刚的用户，就要区分一下了。拍照不满意还可以取消，再次拍照。 照片和拍照操作基本一致，就是上传本地照片。 用户信息是保存在系统里的，每次程序启动都会载入数据，不会丢失，不用每次注册。也可以保存在服务器上。 双击注册用户列表可以弹出最近10次系统登录时间。我设置的是间隔24小时记录一次。因为是演示没设置数据。 演示结果，没有识别到用户，显示喵布斯。识别出用户就会显示出来。我在腾讯视频上看的综艺做测试。

各个模块都是低耦合的。人脸识别模块接口也是设置可以更换的，将来有了更好更快的人脸识别方案，或者采用商业方案，可以轻松换上。

如果设置一个服务器，前端都采用边缘计算的方案可以部署很多地点，比如办公室，闸口。

如果运行在树莓派或者比较老旧的安卓手机上，需要做一些优化。 运行top看到cpu利用率单核89.1%，还有很多可以优化的。

b站演示网址。 我会和大家分享更多。