近年来，边缘计算设备和人工智能应用程序的数量过多。在边缘计算中，决策过程和计算从服务器转移到边缘设备。因此，需要便宜和低电源设备。 FPGA具有非常低的功率，倾向于进行平行操作和用于运行卷积神经网络（CNN）的非常合适的设备，这是人工智能应用程序的基本单位。监视系统上的面部检测是安全市场上最期待的应用。在这项工作中，重新设计了Tinyyolov3体系结构并部署了面部检测。它是一种基于CNN的对象检测方法，并为嵌入式系统开发。 Pynq-Z2被选为具有低端Xilinx Zynq 7020 System-On-Chip（SOC）的目标板。重新设计的TinyYolov3模型是用Brevitas库以许多位宽度精度定义的，Brevitas库将基本的CNN层和激活以整数量化形式。然后，使用宽面数据集对模型进行了量化结构的训练。为了减少延迟和功耗，FPGA的ONCHIP内存被配置为整个网络参数的存储，最后一个激活函数被修改为重新定制的Harttanh而不是Sigmoid。同样，高度的并行性应用于FPGA的逻辑资源。使用FINN Framework和Finn-HLS库将模型转换为基于HLS的应用程序，其中包括C ++中的图层定义。后来，该模型被合成和部署。 SOC的CPU采用多线程机制，负责预处理，后处理和TCP/IP流操作。因此，使用4位精确模型可实现2.4瓦总板的功耗，每秒18帧（FPS）吞吐量和0.757地图精度率。