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| 本文作者： 張瑞 | 2019-07-19 22:31 | 專題：CCF-GAIR 2019 |
7月12日-7月14日，2019第四屆全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召開。峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）承辦，深圳市人工智能與機器人研究院協辦，得到了深圳市政府的大力指導，是國內人工智能和機器人學術界、工業界及投資界三大領域的頂級交流博覽盛會，旨在打造國內人工智能領域極具實力的跨界交流合作平臺。
7月14日下午，在「智慧城市·視覺智能」專場上，千視通聯合創始人兼CTO胡大鵬博士進行了題為「智慧社區，無感通行」的演講。
千視通提出了“AIoT場景融合戰略”。胡大鵬介紹道，公司目前正專攻150°三維人臉識別技術，同時將Face-ID和Re-ID融合起來，打造“無感通行”的場景體驗。
以下為胡大鵬博士的現場演講內容，雷鋒網作了不改變原意的編輯和整理：
非常感謝大會提供寶貴的機會在這里介紹千視通以及我們未來的產品方向。
今天主要給大家分享千視通以社區場景為例的一套AIoT端到端無感通行的解決方案。
千視通主要研發人員來自于香港應科院、上海交大、北美McMaster研究院，團隊基于優秀的技術能力，在國內外計算機視覺領域有著豐富的經驗，并在ECCV 2018 Wider Person Search等比賽中獲得冠軍。公司在AI的主攻方向為150°三維人臉識別和360°跨鏡追蹤兩項技術的落地場景，簡單來說就是把Face-ID和Re-ID融合在一起的各類算法應用。
關于三維人臉，2018年我們與股東川大智勝一起承接了國家“互聯網+”和人工智能的創新發展工程項目：高精度三維人臉應用。我們的產品從前端到后端都有布局，提供軟硬一體的AIoT解決方案。
為什么要研究三維人臉呢？
因為我們發現二維人臉雖然大規模的落地，但有很多問題未解決。
人臉識別正在城市的各個場景中廣泛落地，他們普遍使用的是二維人臉技術，在使用過程中我們發現，在非約束條件下面臨一些問題，例如大角度檢測，用戶在低頭或側面通過攝像頭的時候，原本人臉識別的高準確率就會大幅下降甚至直接檢測不了，除非人工把它標注出來，否則很難拿到數據。因為平面成像的特性，用戶必須嚴格遵守規定的正面角度瞄準攝像頭才能采集。并且，光線情況的變化也會直接導致算法不準，如側光、逆光、暗光等情況，在室內外場景都非常普遍。
我們做三維人臉項目時發現，現在比較厲害的人臉算法都是二維的。采集的圖像如果是正臉準確度就很高，而在很多論文里，側臉數據大于75°就沒有測試結果了，在實際場景中常常檢測失敗。三維人臉識別技術，可以為用戶快速建立三維模型，其高寬容度、高識別率和二維人臉相比提高了20-30%。千視通還致力于簡化三維人臉采集設備，用一款體積很小的設備代替傳統的大型機器，使人臉注冊簡便化，實現了低成本高精度的三維人臉采集。
三維人臉的應用優勢：一是可以活體檢測，防止他人用照片、頭套等“假人臉”進行識別，適合對安全布控要求較高的區域使用；二是比較容易適應真實場景下的光線變化問題；三是不同的人臉角度基本都可以識別，大大提升了用戶體驗和通行效率；四是化妝前后差異的識別問題等。
有了這個技術可以實現什么？千視通提出“無感通行”的場景解決方案，基于左右各75°的150°大角度三維人臉技術，無需用戶主動配合，在盡量減少用戶干擾的情況下，通過區域內的各個卡口、門禁、監控攝像頭等人臉采集設備聯動識別，提供360°跨鏡頭關聯每個人的行蹤軌跡，生成一人一檔，從而提供“無感通行”的一系列應用。
具體什么是無感通行？在最近參加的系列論壇分享中我們提到過，千視通基于大角度三維人臉識別技術，在社區、園區、學校等場景，通過軟硬一體化的解決方案，實現對特定場景的“無感”管理。讓用戶從無需主動配合到無需刻意調整角度，大大提升了用戶體驗和極端場景的識別準確度。
除此之外，千視通在全目標識別方向，主攻跨鏡頭提取的人、車、物等信息的關聯應用，由多維信息畫出的行蹤軌跡，為“無感出入、無感考勤、無感追蹤、無感布控”等功能提供了基礎數據，在園區、社區、校園、機場、監獄等不同場景有廣泛的應用空間。
無感通行有“全域覆蓋、全程無感、全時布控、全局可見”的特點，有著非強制性、非接觸性和便攜性的優勢。
我們今天以智慧社區為例，重點談一談該場景的無感通行的需求。主要從三個維度分析傳統社區主要面臨的問題：一是居民生活，二是管理效率，三是數據匯聚。
首先是居民生活，傳統社區如果要做到智能化管理，就會要求住戶通過刷卡等方式驗證出入，但由于刷卡閘機“認卡不認人”，碰到雙手提著東西的用戶頻繁拿卡，會造成眾多不便。另外，如用戶忘記帶卡，則需門衛協助登記，影響了通行效率。卡片遺失或代刷卡的行為，會面臨陌生人尾隨的安全漏洞。而三維人臉識別門禁閘機就可以讓住戶安全無憂的暢通無阻，無感通行。
其次是物業的管理效率。在社區的數棟大樓中，保安通常只有1-2個人，一棟大樓可能面臨的事故卻很多，要做好周密的安保工作則人力成本過高。千視通的智慧社區方案可以解放人力，讓機器做好防控和報警的工作。我們還可以用特定的AI算法解決消防隱患，比如火情檢測預警、樓梯間雜物堆積檢測等。千視通希望智慧社區能幫助住戶更好的生活，提供更人性化的服務。如一位獨居老人很多天沒有出門，系統便自動將這類數據提交給物業，物業可以及時上門詢問是否需要幫助。或院子里游玩的小孩不見了，系統可以第一時間定位他/她的位置。
第三方面是公安數據匯聚管理，輔助安防層面的人屋監管數據收集，對于流動人口頻繁的出租屋社區，做到對每個入住業主都知根知底，杜絕可疑人員的入住。
以上無感通行功能的實現，除了提供一套AI算法和數據平臺外，我們主要通過一系列三維人臉智能采集硬件去實現，如三維人臉門禁、三維人臉速通門和訪客機，配套部署在社區各個出入口，支持5萬人臉庫和防活體攻擊，如大型小區有更大底庫需求，可以還可以提供人臉識別盒子。速通門從識別到打卡只需0.2秒，基于三維人臉技術的優秀表現，可達到99%通過率，以及極低的誤識率。訪客機可代替保安的人為登記環節，讓訪客更高效的自助登記進入。并且，訪客系統與通行系統權限打通，完成登記后即可在規定的區域像住戶一樣享受暢行無阻體驗。此外，我們還提供一款App，可讓住戶通過手機操作實現門卡管理、遠程開門、周邊商家活動查詢等便民功能，為物業管理提供手機查看監控點位、后臺數據等物業管理功能。
150°三維人臉識別和360°跨鏡追蹤聯合，實現全目標的精細化管理
在實際場景需求的溝通中，我們發現單獨使用人臉識別技術可解決的問題較為有限。因此多年以來，千視通主攻150°三維人臉識別和360°Re-ID跨鏡追蹤的關聯技術，這里應用到的算法，并不是簡單的將它們疊加。
除了人員管理外，利用機動車和非機動車的結構化技術，我們可以實現對社區內的車輛管理，解決如車輛違停及電動車丟失等問題。
社區管理是城市管理的末端，是智慧城市管理的最后一公里。
通過多維數據融合，我們得以協助基礎信息化建設，知道人口的組成信息、人口流動信息，識別長期未出現、未登記的人，以及已登記但身份是假的人。做安防應用時，很多時候要看范圍里的宏觀群體，檢測其中發生的異常事件，這樣就能提前預警。
千視通用一體化的思路部署端到端的全套方案，前端由眾多AI算法移植的智能硬件采集設備，后臺有數據分析系統把檢測到的信息變成符號，在應用層里提取符號去組成解決問題的各類應用。
“智慧社區，無感通行”從核心三維人臉及Re-ID技術出發，結合人、車、騎行的全目標結構化技術，圍繞場景需求打造。千視通一直堅持用人工智能技術讓城市變得更加安全、便捷和智慧，這是我們在安防之外，落地場景的重要戰略。雷鋒網雷鋒網雷鋒網
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