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解密AI安防玩家聚焦ReID技术 目前发展如何

 人脸识别摄像头看不到人脸,怎么办?人脸识别自2015年在准确度上超越人类开始,四年之间识别精度跃升了10万倍,未来还将解锁更多复杂应用场景,将效率提升几个量级。然而,目前的实际应用场景中,单个摄像头无法覆盖所有区域,多个摄像头检测范围也少有重叠,不仅如此,受限于视频监控探头安装高度及密度,拍到更多的是行人侧脸、头顶或者后脑勺。

 

在人脸识别实现之前,更面临一重难题:摄像机遍布城市各个角落,在扣除卡口摄像机、电子警察所用的抓拍摄像机之外,符合人脸采集标准的摄像机却凤毛麟角:存量前端设备难以达到人脸识别所要求的架设高度、角度等要求,需要换新或改造,而这涉及长周期高投入的建设。要尽量挖掘平安城市、雪亮工程已架设的摄像机的潜力,还需要加入其他技术。

 

AI+安防行业头部玩家的目光开始聚集向ReID(行人再识别)技术与人脸识别的结合应用。ReID技术对环境与设备的要求并不高,能够充分利用现有设备和基础设施,且只要识别出一定的行人特征,就可以实现跨摄像头对检索对象进行连续追踪和轨迹还原,在此过程中一旦发现人脸信息,人员身份就可以明确。这对社会公共治安来讲,是非常理想的技术。

 

例如,已知某嫌疑人照片,要取得其在监控中出现的视频段,ReID就可以根据照片去监控视频库中收集数据,串联起嫌疑人在各个摄像头中的轨迹,这将对刑侦工作提供非常大的帮助。

 

总体而言,对于监控领域来说,厂商希望通过ReID技术关联并找出不同视频内的同一物体,只有做到这种程度,整个监控操作才可以称得上完整,才能看到大局。

 

应当指出的是,ReID本身也是一项非常难的技术,要从不同的视频之中识别出同一个人,视频光照条件、监控区域分辨率和角度、目标遮挡情况、乃至穿着相近衣服的人等都会给识别造成困难。数据获取难度大,就会对算法提出比较大的挑战。现在业内尽量在算法层面做工作,以提高 ReID 识别效果。

 

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