勘智开发者社区发布全新检测模型套件

概述

为加速边缘AI应用落地，勘智开发者社区今日正式发布13款高性能检测模型。该套件涵盖人体分析、车辆识别、安全监测、OCR文字检测等多个核心领域，所有模型均针对K230芯片的算力与能效特性进行深度优化，为开发者提供“开箱即用”的视觉感知能力。

模型列表

👤 人体关键点检测模型

• 架构：YOLOv8n
• 功能：精准检测人体骨骼关键点，支持姿态估计与行为分析。
• 场景：智能健身、人机交互、安防监控。

🚗 YOLO车牌检测模型

• 架构：YOLOv8n pose (带角点)
• 功能：检测车牌位置并定位四角，为OCR识别提供预处理。
• 场景：智慧停车、交通管理、车辆门禁。

😷 戴口罩检测模型

• 架构：MobileNetV2
• 功能：识别图像中人员是否规范佩戴口罩。
• 场景：公共卫生、智慧园区、安全生产。

🚬 吸烟检测模型

• 架构：YOLOv5s
• 功能：检测吸烟行为，识别潜在安全风险。
• 场景：禁烟区域监控、工业安全生产。

👥 人体检测模型

• 架构：YOLOv5n
• 功能：轻量级通用人体目标检测。
• 场景：客流统计、区域入侵检测、智能零售。

📝 OCR检测模型

• 架构：DBNet
• 功能：文本检测，定位图像中的文字区域。
• 场景：文档数字化、车牌识别、工业标签读取。

⛑️ 头盔检测模型

• 架构：YOLOv5n
• 功能：检测人员是否佩戴安全头盔。
• 场景：建筑工地、工厂、电力巡检等安全规范场景。

👤 头部检测模型

• 架构：YOLOv8n
• 功能：高精度头部检测，专为计数场景优化。
• 场景：人群密度估计、教室/会议室人数统计。

✋ 手掌关键点检测模型

• 架构：ResNet50
• 功能：精准定位21个手掌关键点。
• 场景：手势识别、VR/AR、手语翻译。

🖐️ 手掌检测模型

• 架构：YOLOv5 (Backbone: MobileNetV2)
• 功能：快速检测并定位手掌区域。
• 场景：手势交互入口、生物识别预处理。

🚶 跌倒检测模型

• 架构：YOLOv5n
• 功能：检测人员摔倒行为，及时告警。
• 场景：智慧养老、医院看护、公共场所安全。

👨 YuNet人脸检测模型

• 架构：YuNet
• 功能：高效、精准的人脸检测。
• 场景：人脸识别系统门禁、考勤、智能相册。

👩 人脸检测模型640

• 架构：RetinaFace (Backbone: MobileNet)
• 功能：高分辨率下的人脸检测，平衡精度与速度。
• 场景：高清视频监控、人脸属性分析。

👦 人脸检测模型320

• 架构：MobileRetinaFace
• 功能：轻量级人脸检测，极致速度。
• 场景：对实时性要求极高的嵌入式应用。

🍾 瓶口异常检测模型

• 架构：PatchDet
• 功能：专门用于检测瓶口缺陷、变形等异常。
• 场景：食品饮料灌装线、包装质量检验。

核心优势

• 🎯 精准可靠：基于主流先进架构，在各类复杂场景下均保持高精度。
• ⚡ 极致性能：针对K230芯片NPU与CPU架构深度优化，充分发挥边缘算力。
• 📦 开箱即用：提供完整的模型文件、部署指南和示例代码，大幅降低开发门槛。
• 🔒 隐私安全：边缘侧处理，数据不出设备，有效保障用户隐私与数据安全。

应用场景

这套模型套件将强力赋能以下边缘AI应用：

• 智慧安防：人员入侵、行为异常、安全规范检测。
• 工业视觉：产品质检、安全生产、流程监控。
• 智慧交通：车牌识别、交通流量分析、违章抓拍。
• 智慧零售：客流分析、用户行为洞察。
• 智慧养老：跌倒告警、日常行为监测。

立即开始

所有模型均已上线 勘智开发者社区 模型库，开发者可免费下载。

获取地址：https://www.kendryte.com/zh/matrix

我们提供了详细的技术文档与部署教程，助您快速集成，将想法变为现实。

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