一、技术选型与开发准备

在Android生态中实现计算机视觉功能，开发者面临多种技术路径选择。Google推出的ML Kit为移动端视觉应用提供了标准化解决方案，其内置的人脸检测API支持68个特征点识别，行人检测则通过对象检测模型实现。对于需要更高灵活性的场景，TensorFlow Lite的预训练模型（如SSD-MobileNet）可提供更精细的控制。

开发环境配置需重点关注：

1. 硬件要求：支持Neural Networks API的设备可获得最佳性能
2. 权限声明：在AndroidManifest.xml中添加相机权限和运行时权限检查
3. 依赖管理：ML Kit需引入com.google.mlkit:face-detection和com.google.mlkit:object-detection

dependencies {
    implementation 'com.google.mlkit:face-detection:17.0.0'
    implementation 'com.google.mlkit:object-detection:17.0.0'
    // 如需使用TFLite自定义模型
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.10.0'
}

二、ML Kit人脸检测实现

1. 基础检测实现

ML Kit的人脸检测器支持三种运行模式：快速模式（适合实时预览）、准确模式（适合照片分析）和同时开启两种模式。典型实现流程如下：

val options = FaceDetectorOptions.Builder()
    .setPerformanceMode(FaceDetectorOptions.PERFORMANCE_MODE_FAST)
    .setLandmarkMode(FaceDetectorOptions.LANDMARK_MODE_ALL)
    .setClassificationMode(FaceDetectorOptions.CLASSIFICATION_MODE_ALL)
    .build()
val detector = FaceDetection.getClient(options)
// 在CameraX的analyze方法中处理帧
override fun analyze(image: ImageProxy) {
    val inputImage = InputImage.fromMediaImage(
        image.image!!, 
        image.imageInfo.rotationDegrees
    )
    detector.process(inputImage)
        .addOnSuccessListener { results ->
            for (face in results) {
                val bounds = face.boundingBox
                val rotation = face.headEulerAngleZ // 头部偏转角度
                val leftEyeOpen = face.getLandmark(FaceLandmark.LEFT_EYE)?.let {
                    face.leftEyeOpenProbability!! > 0.5f
                }
                // 处理检测结果...
            }
            image.close()
        }
}

2. 高级功能扩展

• 活体检测：通过眨眼频率分析（结合左/右眼开合概率）
• 表情识别：基于眉毛位置（LANDMARK_LEFT_EYEBROW_TOP等特征点）
• 3D姿态估计：利用头部欧拉角实现AR效果

性能优化建议：

1. 使用ImageAnalysis.Builder().setBackpressureStrategy()控制帧率
2. 对静态图片检测时，优先使用Bitmap而非相机流
3. 在低端设备上降低检测分辨率（通过InputImage.fromBitmap()的缩放参数）

三、行人检测技术实现

1. ML Kit对象检测方案

ML Kit的对象检测器可识别80种常见对象，包括”person”类别。配置示例：

val options = ObjectDetectorOptions.Builder()
    .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.STREAM_MODE)
    .enableClassification()  // 启用分类
    .build()
val detector = ObjectDetection.getClient(options)
// 处理检测结果
detector.process(inputImage)
    .addOnSuccessListener { results ->
        for (detection in results) {
            val bounds = detection.boundingBox
            val trackingId = detection.trackingId  // 用于多帧跟踪
            val categories = detection.categories
            if (categories.any { it.label == "person" }) {
                // 行人处理逻辑...
            }
        }
    }

2. TensorFlow Lite自定义模型

对于需要更高精度的场景，可部署SSD-MobileNet等模型：

1. 模型转换：使用TensorFlow的tflite_convert工具将冻结图转换为.tflite格式
2. 优化处理：应用量化技术（如动态范围量化）减少模型体积
3. Android集成：

// 加载模型
try {
    interpreter = Interpreter(loadModelFile(context))
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
// 输入预处理
val inputBitmap = ... // 调整为模型要求的尺寸（如300x300）
val inputArray = arrayOfNulls<Any>(1)
inputArray[0] = convertBitmapToByteBuffer(inputBitmap)
// 输出处理
val outputMap = HashMap<Int, Any>()
val outputArray = arrayOfNulls<Any>(1)
outputArray[0] = Array(1) { Array(10) { Array(4) { FloatArray(1) } } } // 根据模型输出调整
outputMap[0] = outputArray
// 运行推理
interpreter.runForMultipleInputsOutputs(inputArray, outputMap)

四、性能优化策略

1. 内存管理

• 及时关闭InputImage和ImageProxy对象
• 使用对象池模式重用检测结果容器
• 对TFLite模型，重用ByteBuffer和输出数组

2. 功耗优化

• 动态调整检测频率（静止时降低帧率）
• 使用CameraX的setTargetResolution()减少处理数据量
• 在后台服务中实现智能调度

3. 精度提升技巧

• 多模型融合：结合人脸检测和行人检测结果
• 时空滤波：对连续帧的检测结果进行卡尔曼滤波
• 环境适配：根据光照条件自动切换检测模式

五、典型应用场景

1. 智能安防：

   • 入侵检测：结合人脸识别实现白名单过滤
   • 跌倒检测：通过人体姿态分析实现

2. 健康管理：

   • 步态分析：连续检测行人行走特征
   • 社交距离监测：多人检测时的空间关系计算

3. AR应用：

   • 虚拟化妆：精准的人脸特征点定位
   • 人物特效：基于行人检测的实时背景替换

六、开发实践建议

1. 测试策略：

   • 使用CTX人脸数据集和Caltech行人数据集进行离线测试
   • 在不同光照条件（强光/逆光/暗光）下验证性能
   • 测试多人物密集场景的检测稳定性

2. 错误处理：

   • 实现检测超时机制（建议设置500ms阈值）
   • 添加模型加载失败的重试逻辑
   • 提供降级方案（如仅显示相机预览）

3. 隐私保护：

   • 本地处理原则：避免将原始图像上传至服务器
   • 数据最小化：仅存储检测结果而非原始图像
   • 明确告知：在UI中清晰说明数据使用方式

七、未来技术趋势

1. 模型轻量化：

   • 知识蒸馏技术将大模型能力迁移到移动端
   • 神经架构搜索（NAS）自动生成高效模型结构

2. 多任务学习：

   • 单一模型同时处理人脸、行人、手势等多种检测任务
   • 特征共享机制减少计算量

3. 硬件加速：

   • Google的Edge TPU集成方案
   • Qualcomm的AI Engine深度优化
   • 苹果Core ML的神经网络加速器

本文提供的实现方案已在多个商业项目中验证，开发者可根据具体需求选择ML Kit的快速集成方案或TensorFlow Lite的灵活定制方案。建议从ML Kit入门，待功能验证后再考虑迁移至自定义模型以获得更好的性能控制。在实际开发中，需特别注意不同Android版本对相机API和神经网络API的支持差异，建议通过Device Capability检测动态调整实现策略。