41. Person Detection

41.1. 概述

该示例工程展示了使用摄像头采集图像信息，检测出图像的人并标注

• 通过SIMD指令优化运行速度

• 使用McuNet框架

41.2. 配置

• 连接摄像头设备到开发板的CAM接口

• 连接显示屏到相应接口，显示屏型号 LCD-800480W070TC

41.3. 工具链要求

本示例需要支持DSP的工具链才能使用硬件DSP指令进行神经网络加速：

• IDE: Segger Embedded Studio (或其他支持DSP工具链的IDE)

• GCC工具链: Andes RISC-V工具链（带DSP扩展支持）或 ZCC工具链（带DSP扩展支持）

备注

不支持DSP扩展的标准GCC工具链无法正确编译和运行本示例。DSP指令对于高效的神经网络推理至关重要。

41.4. 代码生成

参考这个`readme <https://github.com/mit-han-lab/tinyengine/tree/main/examples/openmv_person_detection>`_的步骤可以生成codegen中的代码, 生成代码后，从源代码的目录中就可以找到codegen的目录

41.5. 代码选项

• 为了获得更快的程序运行速度，用户需要修改linkfile。将data 、bss段放到靠近CPU的ram中，如果无法放下请保证genModel.h中的数组放在靠近CPU的RAM中。

41.6. 运行现象

当工程正确运行后，LCD会显示摄像头采集的实时画面，以及处理后的图像和人脸框