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AI安防玩家聚焦ReID技術(shù) 目前發(fā)展如何?

人臉識(shí)別攝像頭看不到人臉,怎么辦?人臉識(shí)別自2015年在準(zhǔn)確度上超越人類開始,四年之間識(shí)別精度躍升了10萬倍,未來還將解鎖更多復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景,將效率提升幾個(gè)量級(jí)。然而,目前的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中,單個(gè)攝像頭無法覆蓋所有區(qū)域,多個(gè)攝像頭檢測(cè)范圍也少有重疊,不僅如此,受限于視頻監(jiān)控探頭安裝高度及密度,拍到更多的是行人側(cè)臉、頭頂或者后腦勺。

在人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)之前,更面臨一重難題:攝像機(jī)遍布城市各個(gè)角落,在扣除卡口攝像機(jī)、電子警察所用的抓拍攝像機(jī)之外,符合人臉采集標(biāo)準(zhǔn)的攝像機(jī)卻鳳毛麟角:存量前端設(shè)備難以達(dá)到人臉識(shí)別所要求的架設(shè)高度、角度等要求,需要換新或改造,而這涉及長(zhǎng)周期高投入的建設(shè)。要盡量挖掘平安城市、雪亮工程已架設(shè)的攝像機(jī)的潛力,還需要加入其他技術(shù)。

AI安防行業(yè)頭部玩家的目光開始聚集向ReID(行人再識(shí)別)技術(shù)與人臉識(shí)別的結(jié)合應(yīng)用。ReID技術(shù)對(duì)環(huán)境與設(shè)備的要求并不高,能夠充分利用現(xiàn)有設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施,且只要識(shí)別出一定的行人特征,就可以實(shí)現(xiàn)跨攝像頭對(duì)檢索對(duì)象進(jìn)行連續(xù)追蹤和軌跡還原,在此過程中一旦發(fā)現(xiàn)人臉信息,人員身份就可以明確。這對(duì)社會(huì)公共治安來講,是非常理想的技術(shù)。

例如,已知某嫌疑人照片,要取得其在監(jiān)控中出現(xiàn)的視頻段,ReID就可以根據(jù)照片去監(jiān)控視頻庫(kù)中收集數(shù)據(jù),串聯(lián)起嫌疑人在各個(gè)攝像頭中的軌跡,這將對(duì)刑偵工作提供非常大的幫助。

總體而言,對(duì)于監(jiān)控領(lǐng)域來說,廠商希望通過ReID技術(shù)關(guān)聯(lián)并找出不同視頻內(nèi)的同一物體,只有做到這種程度,整個(gè)監(jiān)控操作才可以稱得上完整,才能看到大局。

應(yīng)當(dāng)指出的是,ReID本身也是一項(xiàng)非常難的技術(shù),要從不同的視頻之中識(shí)別出同一個(gè)人,視頻光照條件、監(jiān)控區(qū)域分辨率和角度、目標(biāo)遮擋情況、乃至穿著相近衣服的人等都會(huì)給識(shí)別造成困難。數(shù)據(jù)獲取難度大,就會(huì)對(duì)算法提出比較大的挑戰(zhàn),F(xiàn)在業(yè)內(nèi)盡量在算法層面做工作,以提高 ReID 識(shí)別效果。

老牌安防公司如?岛痛笕A、AI四小龍、華為,還有傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭BAT等,均在ReID領(lǐng)域有著自己的布局和積累。云從ReID技術(shù)更是超越阿里巴巴、騰訊、中科院,打破三項(xiàng)世界紀(jì)錄,一舉將ReID識(shí)別率推至可商用水平。

結(jié)語:“刷臉”作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要應(yīng)用,已經(jīng)席卷全行業(yè),而“識(shí)人”將促使計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)進(jìn)入新的發(fā)展階段。目前ReID技術(shù)主要應(yīng)用于安防領(lǐng)域,安防業(yè)在ReID眾多細(xì)分領(lǐng)域均已有深入研究,例如行人檢測(cè)、姿態(tài)估計(jì)、行為動(dòng)作識(shí)別、行人結(jié)構(gòu)化信息提取等。未來ReID與人臉識(shí)別相結(jié)合能夠應(yīng)用于更多更豐富的場(chǎng)景,讓大家能夠更快體會(huì)到智能技術(shù)對(duì)安防、自動(dòng)駕駛、家居生活等方方面面的升級(jí)。

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