回复了主题帖： 嵌入式工程师AI挑战营（进阶）：在RV1106部署InsightFace算法的多人实时人脸识别实战

insightface是一个开源的基于Pytorch和MXNet实现的2D/3D人脸分析工具，它实现了多个SOTA人脸识别、人脸检测、人脸对齐算法，并对训练和部署进行了优化。insightface用的是5个特征点检测，因此算法资源要求相对较少，容易在嵌入式系统上进行部署和实现。 使用 RV1106 的 SDK 和工具链（如 Rockchip 的 RKNN Toolkit）来优化和部署模型。使用 TensorFlow Lite 或 PyTorch，安装 OpenCV 和 dlib 等库用于图像处理和人脸检测。InsightFace 提供了多个预训练模型。选择一个适合实时处理的轻量级模型，如 ResNet 或 MobileFaceNet。 优化模型。使用 TensorFlow Lite 或 ONNX 格式来将模型转换为适合移动端或嵌入式设备的轻量级格式。使用 Quantization（量化）等方法来减少模型大小和计算量，尤其是对于硬件加速的 NPU 可以提高推理速度。使用 RKNN Toolkit 将模型转换为 RV1106 可识别的格式，并利用 NPU 提供的加速。  Step 1：获取带有摄像头的RV1106开发板。 Step 2：熟悉并配置RV1106 SDK，下载并解压SDK文件，查看其目录结构，确保开发环境正常配置。 Step 3：进行交叉编译。 Step 4：部署InsightFace算法，确保算法支持多人实时人脸识别并在RV1106平台上正常运行。 Step 5：测试和调试，确保算法可以在复杂的环境下稳定运行，支持多人识别并实现实时反馈。 2. 具体应用  2.1 复杂场景下多人实时人脸识别：  家庭场景：通过本地化部署，在家庭环境中实现多人脸实时识别。此方案能够保证隐私安全，无需上传任何个人数据至云端。算法在不同光照、角度及遮挡情况下的表现将成为优化的重点。 会议场景：利用会议室内的多个摄像头和人脸数据进行实时识别，验证算法在多人环境下的实时性和准确性，进一步优化识别精度和响应速度。 通过这一部署和应用方案，我们希望能够探索如何在RV1106平台上实现高效的多人实时人脸识别，尤其是在智能家居中的隐私保护需求下，提供更加安全和高效的解决方案。  

回复了主题帖： STM32全球线上峰会，STM32N6重磅发布啦！

加入了学习《Verilog RTL编程实践》，观看 Verilog RTL编程实践 1

回复了主题帖： >>征集 | 使用 MCU，哪些问题最令你头大？

1、比如说，有些基本模块的功能演示不能够保持一致性，也就是说在stm32f103系列芯片上能够实现的功能，不能简单直接的移植到stm32h533这样的情形。 2、手册里面的文字描述似乎给人一种静悄悄的感觉，既不能在出现问题的时候及时的咨询回应，只能通过不断的思考和质疑，参考其他案例，或者sdk中携带的例子进行初步的实现，对于一下功能比较复杂的方式，就不能快速的定位问题和实现 3、既然已经有芯片手册，为什么不配套出一下对应的芯片手册解读和对应功能的实现方面的视频 4、或者建立一个反馈机制，能够及时解决一下看不明白，或者实现逻辑方面的问题

回复了主题帖： 【NUCLEO H533RE】AES软硬件算法对比测试

收藏、点赞！向作者的钻研精神致敬！！！