一、课题的目的与意义

根据教学过程中，智能化课堂管理的实际需求，本课题拟开发一套基于嵌入式AI技术的课堂考勤系统。通过使用集成机器视觉与机器听觉能力的嵌入式AI芯片，利用卷积人工神经网络硬件加速器和数据库处理技术，实现实时的人脸检测与识别，完成智能化的课堂考勤管理功能。

二、课题在专业技术上的要求和具体的量化指标（包括外文资料翻译、论文的字数、完成期限等）

1、熟悉嵌入式软件开发的相关知识，了解RT-Thread等嵌入式RTOS开发流程；

2、了解TensorFlow等主流深度学习框架，了解YOLO、人脸识别等常见算法；

3、熟练运用AltiumDesigner进行PCB设计，使用SolidWorks进行机械设计；

4、熟练使用Microsoft Visual Studio 2019开发环境和C#编程语言；

5、翻译与课题相关的专业英语文献（原文及译文），内容相对独立完整，其中中文部分不少于2000字，并且外文资料翻译应在毕业设计（论文）开始后两周内完成；

6、毕业论文10000字左右，要求6月4日之前完成。

三、课题成果与形式（文本、实物、图纸、实验报告、设计说明书等）

1、程序清单

2、程序说明文档

3、毕业论文

四、主要参考文献

[1] 盛智勇，高彬等．机场人证合一比对系统的设计与实现[J]．北方工业大学学报，2017，（05）：22-28．

[2] 马帅．基于树莓派的人脸识别门禁系统设计与实现[D]：（硕士学位论文）．大连：大连交通大学，2018．

[3] 梁光胜，曾华荣．基于ARM的智能视频监控人脸检测系统的设计[J]．计算机应用，2017，37（0z2）：301-305．