【大雲有故事精華版】20171108 人臉辨識 台灣技術很驚豔
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據麥姆斯咨詢介紹，隨著這些年將人工智慧技術賦能行業的不斷深入，商湯科技對智慧城市建設有著更深的理解。透過不斷實踐發現，很多區域由於攝影機數量和佈置等問題，較難有效做到清晰的人臉抓拍，且單一的人臉辨識會遇到諸多干擾，比如髮型、胖瘦、年紀、表情等變化，及口罩、眼鏡、圍巾等遮擋都會影響人臉辨識準確率。
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| 搭載了人像SDK的SenseDLC攝影機 |
為瞭解決這些行業痛點問題，商湯科技推出SenseDLC嵌入式人像辨識SDK軟體，可以同時檢測出影像中的人臉和人體，並自動進行關聯匹配。
它可賦能監控攝影機、NVR、人臉門禁等產品，能夠獲取比單獨人臉辨識算法，更多樣的抓拍辨識結果，及結構化數據，透過這些數據可以更加完整描繪出，嫌疑人移動軌跡，為建設和諧社會提供一張安全、可靠的智慧防護網。
Surveillance Edge 的「小巨人」
用「小巨人」形容SenseDLC嵌入式人像辨識SDK並不為過，「小」於資源，「大」於功能。SenseDLC嵌入式人像辨識SDK是基於深度學習技術，依託商湯科技強大的GPU訓練集群，通過億級人臉數據訓練而來的，可在佔用較小計算資源的情況下<達到最好的算法性能。
整合DLC嵌入式人像辨識，SDK的前端攝影機/邊緣計算節點，可直接進行人臉+人體聯合檢測跟蹤、屬性辨識、人臉辨識、活體檢測，並大大降低傳輸頻寬，及後端伺服器的解碼、計算、儲存壓力，從而減少伺服器數量，降低整體系統規模。
它的強大還源於對人臉+人體檢測的豐富數據，不僅可以準確辨識包括年齡、性別、眼鏡等7種人臉屬性，和5種人臉表情，還可以提取出髮型、髮色、上下衣款式、上下衣顏色、鞋子款式、鞋子顏色、箱包款式等23項人體屬性。
最有實戰價值的是，人臉+人體的關聯檢測，還可為案件偵破提供更多的軌跡線索。透過關鍵節點的人臉+人體的關聯，再配合其它非人臉卡口點位的人體特徵檢索（行人再辨識技術），可以細化目標人物的軌跡顆粒度。
2018年5月，商湯「人臉+人體」辨識技術，為深圳5.8案偵破做出突出貢獻（詳見文章《AI貢獻警務 商湯技術實戰深圳5.8嚴重傷人致死案》），成功還原了犯罪嫌疑人的部分軌跡，商湯在5.8案件中所提供的技術支持，獲得了深圳市公安局高度認可和贊揚。
僅在辨識的數據維度上比拼是不夠的，SenseDLC嵌入式人像辨識SDK的強大，還源於驚人準確度和速度。
商湯透過實地場景測試顯示，SenseDLC嵌入式人像辨識SDK抓拍率可達98.6%，確保「過人留圖」，避免因漏抓拍，而造成重點人員的漏報警。而且，優秀的跟蹤算法，保證重複抓拍率低於10%，大大降低傳輸和辨識計算壓力。
而在人臉辨識精度方面，在部分嵌入式晶片平台上，辨識模型與雲端GPU伺服器，所用的辨識模型保持一致，精度足以支持百萬級別的動態人臉布控需求，並且特徵數據與伺服器端通用，賦能安控產品及解決方案廠商，讓「雲+邊」的解決方案更加完整、靈活。
值得一提的是，SenseDLC嵌入式人像辨識SDK的檢測、辨識速度也非常快。例如在海思Hi3559A上，SenseDLC嵌入式人像辨識SDK，可實現16路視訊流的人臉+人體檢測跟蹤、屬性辨識及人臉辨識或64張/秒人臉圖片的人臉辨識，人臉庫容量可達到百萬級別。
也就是說，以Hi3559A單晶片，搭載SenseDLC嵌入式SDK的邊緣計算節點，可處理16路網路高清攝影機的視訊流解析，或64路人臉抓拍攝影機的圖片流解析，相比較目前市場單晶片，處理4-8路影像的產品，在硬體成本上有非常大的優勢。在其它的晶片平台上，SenseDLC的速度也處於業界領先水平。
對應用場景「不挑食」
安防邊緣的「小巨人」不僅功能強大，對應用場景也毫不「挑食」，它可針對不同的應用場景，選擇基礎的或擴展的比對辨識SDK，以實現不同的功能應用，滿足不同的業務需求。在底層框架方面，它支持業界主流的ARM、VPU、GPU等諸多神經網路晶片平台，無需重新選擇硬體平台，可進行無縫對接。
SenseDLC嵌入式人像辨識SDK，已賦能諸多產品類型，可支持設備廠商整合人像抓拍/辨識攝影機、人臉門禁/閘機、邊緣計算節點、NVR，甚至於高密度伺服器產品。目前，搭載SenseDLC嵌入式SDK的各類產品已經廣泛應用於平安城市、社區、校園、零售、公共交通、智慧建築等場景。
社區門禁架構圖
例如社區場景，SenseDLC嵌入式人像辨識SDK，可以整合在人臉辨識門禁攝影機或門禁控制器中，透過人臉辨識門禁攝影機或多路攝影機，配合人臉辨識門禁控制器，快速地辨識出來人是否是社區的住戶或外來人員，人臉辨識門禁攝影機在前端實現，對人臉的拍攝、比對和活體檢測，系統部署輕便、簡單。尤其在住戶較多的大型社區、校園，保全人員幾乎不可能記住是否為住戶，使用該系統可以極大提高保全人員的工作效率，保障住戶安全。
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