K210简介

本次设计采用基于k210设计的maixbit开发板载UART / I2C接口，连接到esp32主流控制器，实现硬件无缝对接。同时，该单片机将Micropython移植到K210，带64 位双核带硬件 FPU、卷积加速器、FFT、Sha256 的 RISC-V CPU，基于该单片机的硬件基础，可以使用部署在K210上的YOLOv2模型，完成人脸识别和口罩识别部分。

人脸识别模型获取

KPU 是 K210 内部一个神经网络处理器，简单来说就是 KPU 能加载和运行各种现成的 AI 算法模型，实现各种机器视觉等功能。 MaixPy 中人脸识别本质是目标检测，主要通过在K210的KPU上跑 YOLO（You Only Look Once）目标检测算法来实现。 我们通过烧录训练好的模型和固件、在SD卡中存放已有模型，调用K210的KPU，实现口罩检测。基于这个思路，使用部署在K210上的YOLO模型完成口罩检测任务。 笔者采用自训练的方法获得，官方提供了现成的口罩检测和人脸检测模型，附上链接以供大家获取；值得注意的是，每个k210的机器码不同，需要烧录以下固件，并在串口助手连接的情况下，按下boot，显示你的机器码 固件下载库： 得到机器码后，进入 最后得到： 但这个代码只针对人脸检测，但我们目标还需要口罩检测，所以代码只能用于参考。 注意：我们可以通过把三个固件和一个bin（理解为：承载各个模型头文件的包）通过kflash烧录到k210中,也可以放在sd卡中，但在boot.py中要调用一下代码：

task_fd = kpu.load(0x200000) # 从flash 0x200000 加载人脸检测模型
task_ld = kpu.load(0x300000) # 从flash 0x300000 加载人脸五点关键点检测模型
task_fe = kpu.load(0x400000) # 从flash 0x400000 加载人脸196维特征值模型

`也可通过sipeed官网提供的固件(但会不会出bug我不了解）：

口罩检测模型获取

使用说明

下载模型后得到: .py 示例脚本，.smodel 模型文件 将模型下载到 flash 的 0x300000 位置（与示例脚本中模型加载位置对应） 到下载 kmodelv4 支持固件, 并用 kflash 烧录 这里我将support.bin(v0.6.2_32)（默认地址）和口罩模型.smodel（起始地址改为：0x300000）打包成kfpkg，值得一提的是，人脸检测也是使用这个版本的固件

模型总结

笔者采用以下方法 人脸检测模型放在sd卡，采用代码读取法 口罩检测模型烧录进k210，采用调用地址法

task_fe = kpu.load("/sd/FE1.smodel") # 加载人脸196维特征值模型
task = kpu.load(0x300000) #加载口罩检测模型

模型（人脸需要自己拿自己的机器码去下载）和代码

基于深度学习与FreeRTOS的多功能视觉防疫终端

FreeRTOS实时人机交互部分采用ESP32完成，有问题请联系

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视频演示

不多说上成果