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1. TinyML智能门锁项目：离线人脸识别与本地开锁控制

共计 30 章节
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01
课程导入
了解TinyML智能门锁项目的背景 · 目标 · 应用价值
课程导入TinyML
02
TinyML基础
掌握TinyML的定义 · 特点 · 与传统嵌入式机器学习的区别
TinyML掌握
03
人脸识别原理
理解人脸检测 · 人脸对齐 · 特征提取
人脸识别原理理解人脸检测
04
离线与在线方案对比
分析离线人脸识别与云端识别的优缺点 · 明确本地开锁对延迟 · 隐私
离线线方案对比
05
硬件选型与架构
学习如何选择MCU · 摄像头 · 存储
硬件选型架构
06
开发环境搭建
配置TinyML开发环境（如Ardu… · STM32CubeIDE · TensorFlow Lite Mi…
开发环境搭建TinyML
07
数据集采集与预处理
掌握人脸图像采集方法 · 数据增强 · 标注
数据集采集预处理
08
模型选择与设计
比较适合TinyML的人脸识别模型（… · SqueezeNet · 微型CNN）
模型选择设计
09
模型训练与量化
使用TensorFlow/PyTor… · 并进行量化（如INT8）以适配MCU…
模型训练量化
10
模型转换与部署
将训练好的模型转换为TensorFl… · 并部署到目标MCU上 · 验证推理正确性
模型转换部署
11
人脸检测实现
在MCU上实现实时人脸检测 · 使用轻量级检测器（如MTCNN的简化…
人脸检测实现MCU
12
特征提取与比对
实现人脸特征提取（如FaceNet嵌… · 完成1:N或1:1比对
特征提取比对
13
本地开锁控制逻辑
设计开锁控制电路（如继电器 · 电机驱动） · 编写GPIO控制代码
本地开锁控制逻辑设计开锁控制电路
14
用户注册与删除
实现本地用户注册功能（录入人脸特征）… · 管理白名单数据库
用户注册删除
15
低功耗设计
学习TinyML设备的低功耗策略（如… · 事件驱动） · 延长电池寿命
低功耗设计TinyML
16
安全与隐私保护
探讨本地存储人脸特征的安全措施（如加… · 防篡改） · 以及防攻击（如照片欺骗）的应对方法
安全隐私保护
17
系统集成与调试
将各模块（摄像头 · 模型 · 控制
系统集成调试
18
性能优化
优化模型推理速度 · 内存占用和功耗 · 使用硬件加速（如CMSIS-NN）提…
性能优化优化模型推理速度
19
实战项目
从零搭建一个完整的TinyML智能门… · 实现离线人脸识别开锁
实战项目TinyML
20
案例研究
分析现有TinyML门锁产品（如智能… · 指纹锁）的架构 · 借鉴其设计思路
案例研究TinyML
21
常见问题排查
解决模型部署后精度下降 · 内存溢出 · 摄像头延迟等典型问题
常见问题排查解决模型部署后精…
22
测试与验证
制定测试方案（如不同光照 · 角度 · 遮挡）
测试验证
23
固件升级与维护
设计OTA固件升级机制 · 支持模型更新和功能迭代
固件升级维护
24
用户界面与交互
添加本地提示（如LED · 蜂鸣器 · LCD）和手机App联动（可选）
用户界面交互
25
边缘计算与云协同
探讨本地处理与云端备份的混合架构 · 实现远程管理（可选）
边缘计算云协同
26
多用户与权限管理
实现多用户注册 · 权限分级（如管理员/普通用户） · 以及开锁记录日志
多用户权限管理
27
抗干扰与鲁棒性
增强系统在复杂环境（如强光 · 暗光 · 遮挡）下的识别鲁棒性
抗干扰鲁棒性
28
成本与量产考虑
分析物料成本 · PCB设计 · 外壳设计
成本量产考虑
29
综合实战
完成一个可演示的智能门锁项目 · 包含完整文档 · 代码和演示视频
综合实战完成一个可演示的…
30
课程总结与进阶
回顾核心知识点 · 推荐进阶方向（如语音识别 · 多模态融合）
课程总结进阶