# 人脸识别

本章将借助 FaceNN 模块实现人脸识别功能。

# 前提条件

• 准备一台支持 ONVIF 协议和 RTSP 协议的网络摄像头。
• 准备 Spirit 1。

# 操作步骤

# 步骤 1：获取项目

爱智为开发者提供了人脸识别项目模板，请通过链接 Githubopen in new window 或 Giteeopen in new window 获取项目，项目目录结构如下：

app-demo-camera-ai
|-- camera2: 爱智应用项目
|-- web：前端项目
|-- README.md

# 步骤 2：创建应用

• 前端构建

1. 在 Visual Studio Code 中打开 web 文件夹，然后在终端依次执行以下命令：

   npm install  //安装项目所有依赖
   npm run build  //构建项目
   

2. 构建完后会生成一个 dist 文件夹，里面就是构建后的代码。

   说明：

   @edgeros/web-sdk：爱智提供与 edgeros 交互的前端 API 接口，在此项目中用于获取用户 token 等信息。

   @edgeros/web-mediaclient：WebMedia 客户端 API 模块，用于连接流媒体服务器并与服务器进行数据交互。

   NodePlayer.js：播放器，可参考 开发文档open in new window。

• 应用构建

1. 在 Visual Studio Code 中打开 camera2 文件夹，然后在终端执行以下命令：

   npm install  //安装项目所有依赖
   

2. 将前端工程构建生成 dist 文件夹的文件复制到 camera2/public 文件夹下。

   说明：

   @edgeros/jsre-onvif: onvif 协议模块，发现设备，获取摄像头设备 rtsp 地址。

   @edgeros/jsre-medias: WebMedia 服务封装模块，支持管理一组流媒体服务。

# 步骤 3：部署应用

参考 部署应用 章节，将项目部署至爱智。

# 结果验证

在爱智桌面打开刚创建的人脸识别应用，应用实现了人脸识别功能，验证成功。

# 补充说明

# 技术点

• faceNN 人脸识别
• SDDC 设备发现控制协议

# 示例原理

本示例在 智能摄像头 基础上增加人脸识别功能，代码上做了以下扩展：

• 扩展 CameraSource，从 MediaDecoder 获取视频帧数据，使用 FaceNN 模块处理视频帧数据，识别人脸信息，并通过 WebMedia 数据通道分发给客户端。
• 前端从 MediaClient 数据通道接口获取人脸识别信息，并将数据可视化绘制在视频之上的画布中。