成果简介
新冠疫情席卷全球，有效佩戴口罩可以极大程度地减小病毒感染的风险。本项目开发了一种如图所示的基于Cortex-M3处理器和深度学习加速器的人脸口罩检测SoC，该SoC可运用于边缘端设备，面向商场地铁站等流动人口聚集场所，能够实现高性能、高稳定性，低功耗的人脸口罩实时检测。此外，该SoC还具备社交距离检测、蓝牙无线传输等功能，可以在特定应用场景中配合协助人脸口罩检测系统，加强对疫情的阻击防控。测试结果表明37帧的平均帧率完全可以满足预期场景的检测需求，用户界面等外设的加入也更利于管理和交互，具有丰富的应用场景和广阔的发展前景。
系统结构图：
技术创新
●人脸口罩检测智能系统
●基于DL的并行加速器
●低延迟高性能系统总线设计
●低能耗高稳性高效运行能力
●显示屏蜂鸣器LED三重提醒
●智能数据收集的服务器APP
●安全社交的近距离检测功能
l支持蓝牙无线数据传输
市场前景及应用领域
●疫情期间公司、商场、车站等公共场所的口罩佩戴检测
●出租车、公交车等运营车辆司机和行人的口罩佩戴检测
●实验室等无菌场所的口罩佩戴检测
●餐厅后厨、食品加工厂的口罩佩戴检测
l近距离社交场景的安全距离提醒
合作方式：
●风险投资
●合作开发
●技术预研
成果单位：深圳大学电子与信息工程学院
成果负责人：钟世达
联系方式： 13826514802
电子邮箱：shida.zhong@szu.edu.cn
科研概况