补立项失败 创新训练 520计算机科学技术 智能硬件未定级

本项目的核心内容是基于STM32开发板，实现YOLO深度学习模型的人脸识别功能。由于STM32硬件资源有限（如内存和算力），直接部署YOLO模型会遇到性能瓶颈，因此需要对模型进行优化，并合理设计数据传输、推理逻辑和显示方式，以确保整个系统的流畅运行。 项目的关键任务包括以下几个方面： 图像采集与传输：通过OpenMV模块采集图像并通过串口传输至STM32开发板进行处理。 模型优化与推理：针对STM32开发板的硬件限制，对YOLO模型进行量化、剪枝等优化操作，确保能够在有限资源下进行人脸检测。 系统集成与通信：通过TCP通信实现OpenMV与STM32的稳定数据传输，确保图像数据的完整性与实时性。 结果展示与用户交互：利用LCD屏幕展示推理结果，并通过用户输入实现交互功能。 项目旨在解决以下问题：如何在有限硬件资源（STM32）上实现复杂的神经网络推理，如何确保图像传输的稳定性和准确性，以及如何优化系统的响应速度以满足实际应用需求。