在人脸识别框架中增加service层实现高耦合

随着人工智能浪潮的兴起，作为AI落地应用场景最为广泛的领域，安防类产品也逐渐向智能化的方向升级。无论是集成AI技术的视频监控平台，还是内置AI算法的前端边缘设备，都已经成为安防市场的主流趋势。

TSINGSEE青犀视频也积极向AI转型，在视频平台及前端监控设备集成AI智能检测技术，实现多场景下的智能识别、多维度智能感知能力，在已有的视频能力基础上，在平台增加人工智能技术、以及将AI直接部署到监控摄像机，可以对视频数据进行结构化处理和分析，提取有价值的信息，从而激活数据，提高安防效率。

我们最近也在开发关于人脸识别的应用项目，今天来和大家分享一下关于AI人脸识别框架上的一些进展。

以前的项目业务耦合度高，因为业务逻辑的升级，需要在原代码做修改兼容，导致C层代码越来越乱。所以我们在项目框架增加了service服务层。

项目目录架构：

相比于传统MVC框架，此项目框架多了service服务层，用来实现业务逻辑，将业务逻辑从C层和M层解耦出来。C层只负责处理前端接收到的数据，M层只负责查询数据库，具体的业务统一放入service层处理，可以解决代码的高耦合，避免出现后期难以维护的情况。

目前我们研发的AI安全生产摄像机，采用了全新嵌入式多算法框架软件，内置多种AI算法，企业可根据摄像头配置选择算法，支持安全帽检测、烟火检测、室内通道堵塞检测、离岗睡岗检测、人员入侵检测、周界入侵检测、室外消防通道占压检测等，在企业安全生产监管中具有重要意义。