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2019年4月22日 星期一
．安霸 Alberto Broggi ：電腦視覺技術驅動自動駕駛的發展＠2019 AI+智慧汽車創新高峰會
Driverless Car Confessions: Alberto Broggi
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| www.cop-security.com |
4 月 18 日，「2019 AI+智能汽車創新峰會」，本次高峰會作為第十八屆上海國際車展的同期活動之一，邀請到了來自學術界、新造車勢力、零組件供應商、新興自動駕駛、主流車聯網企業等，智慧汽車產業鏈上的核心代表參與其中，圍繞智慧汽車產業發展趨勢，技術研發、行業求索、未來展望等熱點話題，共同探討對智慧汽車技術商業化落地的渴望和疑慮。
VisLab 創始人、安霸半導體義大利總經理、帕爾馬大學電算機工程教授 Alberto Broggi ，受邀在本次高峰會上進行了題為「Automotive Computer Vision：the missing piece」的主題分享，主要講述了其在過去多年在電腦視覺技術，以及自動駕駛方面的研究於產品經歷。
Alberto Broggi 在國際主流科學期刊上，發表過 200 多篇論文，其中有許多都成為該領域的開創性參考文獻。作為電腦視覺相關會議講壇的常客，Broggi 是 IEEE 和 IAPR（國際模式辨識學會）兩大學會的 Fellow。2017 年，IEEE 將環境與安全技術大獎頒給了 Broggi，以表彰他對車輛環境感知，及安全智慧車輛的貢獻。
以下為 Alberto Broggi 的分享全文，雷鋒網新智駕進行了不改變原意的調整：
大家都知道，電腦視覺技術在過去的 5-10 年時間裡，業界有很多重要的突破，電腦視覺已經無處不在了，攝影機也無處不在了。我很確定每輛汽車都有很多攝影機，不只是一個攝影機。
我想先給到大家一些背景情況的介紹，包括我們的公司（VisLab，後被安霸半導體收購）是一家怎樣的公司、我們為什麼會致力於電腦視覺技術的研究，以及未來我們要如何填補，電腦視覺技術方面還存在的一些空白。
2012 年，谷歌發佈了一個為殘障人士，提供無人駕駛出行服務的演示影片，展示了無人駕駛汽車能為人類生活帶來的福音。如今 7 年過去了，無人駕駛領域已經有大量的項目，取得進展，相關技術也不再那麼神秘。
大約在 20 年之前，也就是 1998 年，我們在義大利做了無人駕駛的測試，大約行駛了 2000 公里的距離，在當時是很大的挑戰。下面這輛車就是 20 年前的測試用車，有點像古董車。車上搭載了一些攝影機，還配備了一些轉向電機，現在來看都是非常傳統的技術，但這些都是在進行技術的探索與測試。
探索一直在持續，到 2010 年的時候，我們擁有了四輛純電動無人駕駛汽車，我們從義大利的帕爾馬，一路開到中國的上海，橫跨了半個地球。當然這不是真正的全自動駕駛，還是有人在旁邊，一旦出現特殊情況，還是需要人類駕駛員接手。
雖然如此，這次測試對我們來說非常重要，因為我們收取了大量資訊和數據，並且持續的改進。我們所有的技術，都是基於電腦視覺來開發的，所以這項技術非常重要，能幫助車輛探測障礙物、理解不同事物之間的關係，資訊密度很高。
當然，那時候也有一些眾所皆知的問題，比如圖像解析度非常低，我們從隧道進去，在隧道當中的時候，視覺的動態範圍不高，弱光也會有各種各樣的問題，因為有大量的像素要處理，所以功耗的問題成為電腦視覺技術的障礙。
在 2015 年的時候，VisLab 加入到了安霸公司，成為了集團的一部分。VisLab 主要研發電腦視覺技術，應用於無人駕駛汽車；安霸是晶片公司，擁有世界頂尖品質的晶片，強大的處理能力能得到高品質的圖像。兩家公司整合在一起可以說是強強聯手，可以將電腦視覺技術，更好的應用到無人駕駛之中。
目前，我們已經擁有了大量的相關應用，包括 DVR、AVM，也包括 ADAS 以及 L2-L5 級別的自動駕駛，我們還在持續推進。
實現這些相關應用，背後最重要的技術支撐，就是我們的晶片處理能力。我之前也提到了一些電腦視覺遇到的問題，比如說解析度比較低，特別是一些特殊工況，對於攝影機和視覺技術來說都是很棘手的挑戰。
這些特殊的狀況，包含了強光、逆光、黑夜、低光、隧道等等，憑借著安霸的晶片處理能力，即使在這樣的狀況下，我們的圖像解析度，以及相關細節都能做到很好。而且，我們還有 4K 的立體視覺技術，應用高密度的像素，對很遠的標的物，進行解析和解讀，探測距離也非常可觀。
對於立體視覺來說，校準問題確確實實存在，要實現高品質的立體視覺，校準問題一定要解決，因為車輛的工作環境會有振動，會有氣溫、氣候的變化情況。
安霸在這方面，可以在晶片上運行自己的算法，進行立體視覺的自動校準，為用戶提供客製化的服務。
我們打造了融入我們晶片的攝影機，這些就是我們開發的攝影機產品，包括短距離、中距離以及長距離的不同類型的產品。
在攝影機的安裝上，我們有不同類型的產品，能夠實現車輛周身 360 度無死角的覆蓋。當所有的攝影機都啓動工作，可得到高解析度的圖像，並且探測距離也非常遠。
總結來說，安霸的視覺晶片產品，擁有頂尖的圖像處理能力，處理速度非常快，能做到每秒 30 幀、60 幀，同時擁有很高的解析度，而且，實現這些性能的同時，其功耗也只有 2-4 W。這就是我們工作的結晶，能為客戶進行賦能。
現在，我們也在對相關產品系列進行延伸，積極與各個公司進行合作，這個是我們與 Hella-Aglaia 公司的合作，將相應的晶片和算法結合在一起。
如今已經有很多公司，在用安霸的視覺晶片作為平台，開發自己的算法，實現相關的應用。
Automotive camera technology and computer vision algorithms
我們做事情非常專注，就是電腦視覺圖像處理，我們希望在晶片當中，把圖像和其他數據進行融合，比如說毫米波雷達、雷射雷達，或者將各種各樣的感測器數據處理能力，都放在晶片裡面，它就成為了自動化的專業級處理晶片，能提供給客戶終極的解決方案，這是未來的方向。
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．「刷臉」時代：臉部辨識正在改變這 16 大領域
GLOBAL NEWS: Applications for
facial recognition increase
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來源：华尔街见闻 作者：张家伟
臉部辨識技術的發展突飛猛進，對於普通大眾來說，最常見的是解鎖手機，但事實上它能做的遠不止這些。
CB Insights在近日報告中表示，雖然臉部辨識技術，仍處在發展階段，但包括亞馬遜在內的很多公司，都將之視為多個領域的顛覆性力量。從打造沒有收銀台的零售商店，到讓演唱會門票徹底消失，臉部辨識技術正在逐漸改變，以下這16個領域。
1、治安執法
CB Insights報告表示，在美國，人們對臉部辨識技術的興趣，近年來激增，專利申請數量在2016年前，呈現爆炸式成長，最近今年專利申請數量，也依然保持較高水準。
此外，卡耐基梅隆大學也在研究，影像監控增強技術，幫助執法機構更好的辨識嫌犯。報告稱：不少公司以及研究機構，都在與政府合作，向執法部門提供臉部辨識技術，比如亞馬遜在美國就在向執法機構提供這一技術。
該校獲得了一項關於「臉部特徵變化」相關的專利，它能在僅僅獲取眼睛周圍特徵的情況下，透過重建整個臉部特徵，幫助執法機構辨識帶了面罩的嫌犯。
不過報告同時也提到，因為這一技術依然處於早期階段，算法還無法區分，不同臉部以及膚色之間的細微差別，因此也較難為執法機構提供精準資訊。
此外，臉部辨識技術目前依然存在缺陷，比如亞馬遜就曾被媒體曝光，將某些美國議員錯誤辨識為罪犯。
2、醫療保健
在醫療保健領域，臉部辨識技術最直接的應用，是可以方便病人在醫生和醫院那裡遠端簽到，從而免去排隊的煩惱。除此之外，這一技術還可以在很多其他方面，對服務進行改進。
2015年來，蘋果公司先後發佈了兩款開源框架——Research Kit 和 Care Kit，它們可以用來幫助，臨床試驗活動招募病，開發出名為Autism & Beyond的應用，讓iPhone前置攝影機，可以藉此篩查自閉症兒童。
更進一步，這一技術甚至可以用於提取臉部特徵，隨著時間推移出現的變化，從而實現更具未來感的應用情景。2017年12月公佈的谷歌一項專利顯示，透過提取膚色和皮膚的錯位情況，研究人員能夠對病人的心血管功能進行分析。
3、零售
2017年亞馬遜也獲得了一項類似專利，它可以將臉部特徵的辨識和心率分析相結合，透過算法追蹤眼睛和臉頰區域的顏色變化，然後利用這些數據，去分析心率的變化。在這些功能實現之後，醫護人員就能夠更加高效的，監測和治療病人。
CB Insights報告認為，將臉部辨識技術，用於滿足購物者的個性化需求，這對於零售業來說，將帶來巨大機會。
臉部辨識技術能夠捕捉到，購物者眼睛盯著的物品，從而讓零售商，隨後可以透過郵件或者線上廣告的方式，向他們做有針對性的推薦。報告寫道：
沃爾瑪有一項技術專利，可以用於捕捉並分析，排隊顧客的臉部表情，從而判斷他們對購物體驗的滿意度。
在中國，用戶在進入京東的線下實體店時，需要掃描二維碼，運行臉部辨識算法的攝影機，會在購物者進入時辨識身份。京東實體店每件商品，都有RFID標籤，消費者在即將離開時，可以一次性掃描所需物品標籤，攝影機運行臉部辨識程序後，則自動從賬戶中扣款。
如果和增強現實技術（AR）結合，臉部辨識則又可以，給不少公司提供很大便利，尤其是美妝品牌。
美妝數位技術公司 Modi Face利用其開發的技術，可以收集用戶的臉部不同特徵，包括臉型、膚色、皺紋等等。這可以給零售商提供幫助，讓他們瞭解不同臉部特徵的消費者，更可能購買哪些類型的產品，從而能夠更加精準的預測庫存變化。
4、飯店行業
CB Insights報告認為，在飯店行業，面部識別技術的應用能夠讓商家提供更好的客戶服務。將這種技術和客戶的賬戶綁定，能夠讓員工為他們提供更好、更加個性化的服務。報告寫道：
這種技術能夠讓客戶走進酒店大堂後，入住手續自動辦理完成。同時，客戶還可以直接通過臉部辨識進入房間，這樣一來，服務員就可以向他們提供，更加個性化的服務。
報告提到，目前萬豪國際酒店在中國的至少兩家店面，採用了這一技術，房客可以透過臉部辨識辦理入住，整個過程僅需1分鐘。在入住手續辦理完成後，房費自動從他們的賬戶扣除。
5、行銷與廣告
目前廣告已經變得越來越精準，而如果臉部辨識技術進一步採用，這種情況會繼續往前一步。
這種技術可以被用來收集，停下來觀看廣告的人群畫像，以及加強廣告的沈浸式體驗。這在不少活動中已經開始採用：
在2013年的一個互動廣告中，Virgin Mobile已經開始使用，如果觀看者眨眼，那麼廣告內容就會進一步往下播放。
義大利公司Almax，則在服裝模特上整合這一技術，如果路過的人停下來查看產品，就會啓動臉部掃描程序。
展望未來，隨著臉部辨識功能加入手機、平板電腦，以及桌上型電腦，它就可以用來分析消費者的臉部表情，從而能實現基於消費者情緒展現不同的廣告。
6、銀行業
銀行已經開始使用臉部辨識技術，將其作為客戶在網銀和App上安全登錄的工具。匯豐銀行和新加坡華僑銀行，都在各自的行動銀行業務中，引入臉部辨識功能，以方便客戶登錄。
這種技術出現身份辨識錯誤的機率，據說不到100萬分之一，因此也能夠讓網銀變得更加安全。
除了保護線上數據之外，這種技術還有其他用途：西班牙Caixa Bank，在自家ATM機上使用臉部辨識技術，為客戶登錄安全增加一層防護。在支持臉部掃描後，就能免除輸入密碼，甚至可以不用刷卡，這兩者都容易遭竊。
隨著這一技術的不斷發展和更廣泛採用，它也能讓銀行實體網點，提供的服務更加安全和個性化。櫃台人員就能更便捷知道，客戶姓名和賬戶資訊，從而提供更好的客戶體驗。
7、現場活動
去年，一家名為Blink Identity的公司，獲得Live Nation以及Techstars Ventures等，投資者的150萬美元投資，這家公司的技術能夠辨識出參加活動逃票的人，據說辨識過程還不到1秒鐘。
其他的辨識技術也在挺進這一領域，讓作出哪些人是VIP、哪些人只持有季票，這種判斷成為可能。
當然，這也需要場館、音樂廳等地配備臉部辨識攝影機，同時還要對人群進行一定的管控，包括讓那些本來無權進入的人離開。
8、社交媒體/娛樂
臉部辨識的另一應用場景，就是消除無聊感。包括CelebsLike.Me，以及谷歌的Art Selfie等應用，都在社交網路上廣為流傳，其中前者能夠幫使用者，找到外貌和自己接近的明星，後者則可以透過分析使用者自拍，找到和使用者臉部特徵相符的藝術品。
在把臉部辨識用於個人娛樂方面，Snapchat是先驅，它的濾鏡能夠透過分析使用者臉部，然後給圖片添妝或者加上兔耳朵。這些工具還能辨識出使用者嘴巴是否張開，從而適時在圖片上添加狗舌頭或者彩虹。
Snapchat也促成了Bitmoji的崛起，而後者又激發蘋果推出Animoji和Memoji。正是由於iPhone的Face ID技術的支持，在蘋果iMessage中，用戶可以創建模擬自己表情的3D表情及動畫。
9、航空旅行
和飯店以及娛樂業類似，航空旅行行業如果採用臉部辨識技術，也將會帶來巨大改變。所有人的安檢都會加快，而VIP乘客也將能夠獲得，更加個性化的服務體驗。
Jet Blue正在試驗用臉部辨識取代登機牌，以便加快整個過程，他們的服務台使用護照，或者來自美國海關數據庫的身份證照片，來核驗乘客資訊，並讓他們登機。去年，Delta也曾試驗讓乘客在服務台，透過臉部辨識辦理行李托運。
對於機場的安全來說，生物辨識技術也很重要。去年秋季，一名試圖使用假護照進入美國的男子，被臉部辨識程序檢測到。美國海關官員稱，透過將臉部照片和官方文件進行對比，這些攝影機的辨識準確率達到99%。
10、汽車
目前，汽車領域對臉部辨識的關注焦點是自動駕駛，不過它在其他場景也有很大的應用潛力。比如當車主接近自己的車時，臉部辨識能夠自動讓汽車解鎖，或者還可以將臉部辨識應用於汽車的啓動和停止。
如果汽車擁有針對不同駕駛員的設置，那麼臉部辨識技術的引入，會讓這變得更加便捷。比如在辨識出特定的駕駛員時，汽車的座椅位置、車內溫度、電台偏好都自動立刻作出調整。
現代汽車在今年CES上，展出的一款無人駕駛概念車，就整合了臉部辨識程序和AI，能夠檢測出駕駛員的情緒狀態，從而相應改變燈光狀態，以減小因駕駛員分心，發生事故的可能性。
11、博彩
對於賭場來說，臉部辨識技術的應用主要和安全相關。
這種技術能夠，對進入賭場的人進行臉部辨識，辨識出哪些人是可以享受VIP待遇的常客，阻擋那些習慣作弊的人，並減少因賭博損失，而導致發生事故的可能性。
近期，除了基本的安全用途之外，臉部辨識技術還成了數據情報解決方案，幫助博彩公司實現自身利益最大化。
12、投票
透過對生物辨識技術的利用，投票造假、選民註冊程序繁雜，以及其他導致選民不願意投票的限制因素，都將成為過去。
在去年的美國中期選舉中，西弗吉尼亞州允許當地居民，透過Voatz這款App進行投票，選民首先需要拍下身份證明，以及臉部自拍影像，然後上傳到這款App進行驗證。在身份驗證通過之後，用戶就可以透過這款App投票。
除了臉部辨識技術之外，這款App還用到了區塊鏈技術，以便保證所儲存資訊的安全性。
13、教育
在美國部分學校，臉部辨識技術已經在使用，以保證校園安全。比如卡耐基梅隆大學就在研發相應的技術，以加強影像監控。
此外，來自RealNetworks的名為SAFR的技術，則透過對臉部辨識攝影機的利用，達到改善校園安全，以及簡化訪客登記的目的。這一技術目前已在西雅圖兩所學校進行試驗，來訪者需要對著攝影機微笑，以便進入校園，而臉部辨識程序，則能夠分析訪客臉部，並辨識他們的身份。
在澳洲，臉部辨識程序則有不同的用途：考勤。一家名為LoopLearn的公司正給部分學校提供技術支援，對學生出勤情況進行檢查，並縮減考勤所花費的時間。
14、搭車
在打車領域，臉部辨識技術能夠為乘客身份辨識，增加一層保障。
新加坡網約車公司Grab透過與微軟合作，將臉部辨識技術融入應用之中，從而能夠精確辨識司機和乘客資訊。Uber同樣也在使用微軟的技術，以便辨識司機身份，減少安全事故的發生。
在印度，Uber司機需要透過手機的辨識進入賬戶，以保證司機是註冊者本人。這個資訊隨後也會發到乘客那裡，讓他們心裡清楚開車的，是經過身份確認的專業司機。
乘客同樣也可以這樣做，透過臉部辨識進入賬戶並搭車，這樣司機也能看到乘客資訊時，是經過確認的。
在未來，隨著越來越多的汽車配備臉部辨識技術，這還可以更進一步：在乘客坐上車時，直接辨識臉部資訊，以確保的確是這名乘客叫的車。
15、食品飲料
不少餐館已經在使用臉部辨識技術，以便提升客戶體驗，尤其是針對老客戶。
在加州一家名為CaliBurger的餐館，臉部辨識技術可以自動將顧客和其賬戶關聯，他們能夠看到過去點過什麼，可以直接享受特別折扣，而這一切只需要他們在機器前，進行臉部辨識。
肯德基在中國的部分門市店，也在試驗同樣的事情，透過臉部檢測程序，以及手機驗證碼，顧客微微一笑便能付款。
16、消費電子
目前，微軟、三星、蘋果等公司，已經在使用臉部辨識技術解鎖手機、平板電腦和桌面電腦。
事實上，在美國人中，已經在使用帶有臉部辨識功能設備的人，以及計劃購買這種設備的人所佔的比例，已經達到54%。
從汽車到廚房電器，其他消費電子產品也並未落下。比如，於2016年問世的HiMirror，是一款能夠語音控制的智慧鏡子，它同時還整合了臉部辨識功能，可以為消費者提供打扮建議。HiMirror還整合了AI技術，能夠每日為用戶進行皮膚分析，並提供個性化建議，同時還能透過其增強現實功能，讓消費者虛擬試妝。
臉部辨識技術在可穿戴設備上，也有使用場景。比如OrCam可以利用臉部辨識軟體，幫助盲人閱讀文字，以及辨識臉孔。