基于携带式设备以及图像处理经典算法的人体定位技术，已经广泛地应用在生产生活的方方面面，而伴随着人工智能技术的飞速发展，人类社会对定位技术也提出了更多的解决方法和更高的性能要求。本书首先介绍了现有人体定位技术的发展现状和存在问题，然后重点探讨了基于人脸检测的人体定位技术和基于非携带式智能传感的人体定位技术，并且融合两类技术构建智能讲者追踪与捕获系统，充分论证技术实践意义，最后对人体定位技术的发展前景进行了展望。 本书结构清晰，对关键的问题进行了详细的数学描述，并给出了大量的图示和性能对比表格，易于读者阅读和理解。本书可作为通信工程、计算机类等专业的研究人员和研究生的参考书。

第1章 人体定位技术概论
1.1 人体定位技术的重要社会价值
1.2 人体定位技术的不同发展分支
1.2.1 基于算法的人体定位技术
1.2.2 基于传感器的人体定位技术
本章小结
参考文献
第2章 在通用芯片上实现实时人脸检测
2.1 视频分割预处理
2.1.1 候选片段预选
2.1.2 切变检测
2.1.3 渐变检测
2.2 基于人脸检测的人体定位
2.2.1 单镜头多框检测器和MobileNet
2.2.2 ADAS网络架构
2.3 融合预处理和加速人脸检测的人体定位
2.3.1 OpenVINO Toolkit简介
2.3.2 基于视频分割的人脸检测
2.3.3 利用人脸检测实现人体追踪
本章小结
参考文献
第3章 智能传感定位技术
3.1 红外热传感定位
3.1.1 AMG8833
3.1.2 8-连通域标记算法
3.2 无线通信集成环境
3.2.1 Pycom WiPy 3.0开发平台
3.2.2 Arduino UNO Wi-Fi
3.2.3 无线通信控制
本章小结
参考文献
第4章 人体定位系统综合案例——智能讲者追踪与捕获系统
4.1 智慧教育应用背景
4.1.1 大规模在线课程
4.1.2 MOOCs授课视频
4.1.3 现存讲者追踪与捕捉技术
4.2 基于人脸检测和热传感器的智能讲者追踪与捕获系统
4.2.1 系统框架
4.2.2 实践案例
4.2.3 系统性能
本章小结
参考文献
第5章 总结与展望
5.1 主要研究结论
5.2 技术展望
5.2.1 性能提升
5.2.2 功能扩展
本章小结
参考文献