人脸识别智能物联网系统开发是一个集成了人脸识别技术和物联网技术的复杂过程。该系统通常用于安全验证、个性化服务、考勤管理等多个领域。以下是一个简要的开发流程：

目标明确：确定系统的目标用户和应用场景，比如智能家居、企业考勤等。

功能规划：根据需求规划功能模块，如实时监控、访客管理、数据存储等。

人脸识别技术：选择合适的人脸识别框架和算法，如使用OpenCV、dlib库或利用百度云、腾讯云等提供的人脸识别API。

物联网平台：选择稳定的物联网平台进行设备管理、数据转发等，例如使用AWS IoT、Microsoft Azure IoT或自建物联网服务器。

硬件选择：确定所需的硬件设备，如树莓派、Arduino、摄像头模块、传感器等。

架构设计：设计系统的整体架构，包括前端界面、后端逻辑、数据传输、硬件接口等。

数据库设计：设计用于存储人脸数据、识别记录等信息的数据库。

交互设计：制定硬件与软件之间的交互协议，确保数据传输的准确性和高效性。

组装：按照设计将摄像头、处理器、传感器等组装在一起。

调试：对硬件设备进行调试，保证设备的正常运行，并确保它们能够与软件系统正确对接。

人脸识别模块：实现人脸检测与识别算法，并能够调用摄像头捕捉人脸图像。

物联网通信：编写代码处理设备与服务器之间的数据传输，包括数据采集、命令下发等。

用户界面：开发用户界面，提供友好的用户交互，用于显示信息、系统操作等。

集成：将各个模块集成起来，确保它们能够协同工作。

测试：对整个系统进行测试，包括单元测试、性能测试和安全测试等。

环境部署：将系统部署到生产环境，包括硬件的安装位置和软件的配置。

上线验证：在实际运行环境中进行验证，确保系统稳定运行。

反馈收集：收集用户反馈，监控系统运行状态。

系统优化：根据反馈对系统进行优化和功能迭代。

开发人脸识别智能物联网系统是一项跨学科的工程，涉及机器学习、电子工程、网络通讯和软件开发等多个领域，需要项目管理者充分协调不同知识的团队协作。此外，在开发过程中要特别注意遵守当地的隐私保护和数据安全法规，确保用户数据的安全和用户隐私的保护。