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。