（该相关项目已经上线）
目标检测算法
YOLO（You Only Look Once）：YOLO系列算法（如YOLOv4或YOLOv5）在实时性和精度方面表现优秀，适合嵌入式设备。
SSD（Single Shot MultiBox Detector）：SSD具有较好的速度和精度平衡。
Faster R-CNN：适合需要高精度的应用，但在实时性方面稍逊。
数据预处理
视频流解析：从摄像头获取实时视频流并切分为帧。
图像增强：对图像进行旋转、缩放、颜色变换等增强操作，提高模型鲁棒性。
模型训练
数据集准备：收集包含门外场景的图像和视频数据，进行标注（人脸、包裹、宠物等目标）。
模型训练：使用预处理后的数据进行模型训练，调整超参数（学习率、批量大小等）。
模型优化：使用迁移学习和模型压缩技术（如剪枝和量化）优化模型，以适应嵌入式设备。
模型部署
使用TensorFlow Lite或ONNX Runtime将训练好的模型部署到嵌入式设备上。
集成到智能门系统中，实现目标检测功能。
四、上线流程
系统测试
单元测试：对每个模块进行独立测试，确保功能正确。
集成测试：对整个系统进行集成测试，确保各模块间的协同工作。
性能测试：测试系统在不同场景下的响应速度和准确率。
用户测试
内部测试：在公司内部进行小范围测试，收集反馈。
公测：邀请部分用户进行公测，进一步收集反馈和改进建议。
上线准备
编写详细的用户使用手册和技术文档。
制作宣传材料，准备市场推广。
正式上线
部署系统到生产环境，开放用户注册和使用。
提供客服支持和技术支持，及时解决用户问题。
维护和更新
根据用户反馈和使用数据，持续优化系统性能和用户体验。
定期更新目标检测模型，提升识别准确率。