★ 用人工智慧在人群中統計人數

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用人工智慧在人群中統計人數

對於全球大型活動的組織者來說，確保遊客的安全非常重要。瞭解人們在場地上的移動，是為人群提供可靠安全和適當指導的一個組成部分。Canon Global 開發了一種由人工智慧驅動的人群計數技術，該技術可以即時統計一個地區的人數，該技術可以在預計會出現擁堵的各種地點使用。

瞬間數出數千人

當談到評估在活動場地，或火車站等擁擠地點的人數，以及這個數字如何隨時間變化時，手動計數有其侷限性。2016 年，Canon Global 釋出了 People Counter，該軟體使用影像內容分析技術，來計算網路是攝影機捕獲的影像中存在的人數。2019 年，Canon Global 釋出了 Milestone XProtect Version 1.0 的 Crowd People Counter.，它不僅支援較新的網路攝影機的更高解析度，而且還擁有透過最新的人群計數人工智慧技術，在幾秒鐘內計數數千人的能力。

Milestone XProtect 的人群計數器在行動中（26秒）

在 2018 年國際橄欖球比賽場地的概念驗證測試中，Canon Global 的人群計數器，能夠在幾秒鐘內統計出大約 6000 人。當與透過手動計數影像中的人數，獲得的數字進行比較時，該軟體幾乎可以成功地即時準確地統計人群，誤差率低於 5%。

來自人群計數器的螢幕截圖

透過深度學習實現高速和精度

在擁擠的地方，系統可能很難透過檢測人體或人臉來準確統計人數，因為人體可能重疊或人們可能沒有面對攝影機。Canon Global 的人群計數技術，使用人工智慧來檢測和計數頭部數量，因此可以精確統計人群中的人數。

這種人群計數技術，只是 Canon Global 深度學習研究的結果之一。在研究的初始階段，研究人員在每個人的頭上都做了標記，透過重複來訓練人工智慧。之後，透過深度學習提高了精度水準。這個學習過程涉及使用多至數十萬張樣本人群影像。由於不可能獲得如此大量的實際影像，因此建立了電腦生成的 3D 人群模式素材，並用於幫助增加學習資料量。

為了進一步提高可用性，Canon Global 開發了一個輕量級深度學習模型，該模型允許僅由 CPU 執行處理，而無需依賴 GPU。這有助於降低營運成本和功耗，這是該技術的最大優勢之一。

還努力提高廣泛預期應用的精度。例如，遇到的挑戰之一是低照條件下的影像噪聲，這可能會使頭部檢測變得困難，對計數準確性產生負面影響。透過與攝影機硬體開發人員合作，研究低照度下噪音是如何產生的，Crowd People Counter 的開發人員成功地檢測到了人頭，即使影像中存在噪音。攝影機開發和影像內容分析開發團隊的緊密聯絡，使佳能能夠開發出一種實現高度精度的技術。

透過使用來自不同角度的影像樣本訓練其人工智慧技術，Canon Global 使 Milestone XProtect 的人群計數器，能夠從 10 至 65 度的凹陷角度內，捕獲的影像中檢測人。支援如此廣泛的凹陷角度，使攝影機可以安裝在更多位置。

Canon Global Milestone XProtect 的人群計數器在這兩種情況下都很有效。

提供覆蓋範圍廣的網路攝影機產品

使用單個網路攝影機捕捉數千人的影像，需要高解析度和能夠覆蓋大視野的攝影機。AXIS Q1659 由 Canon Global 和Axis*聯合開發，是一款具有高影像品質的網路攝影機，可實現影像外圍最小的失真，解析度約為 2000 萬畫素，遠高於全高畫質。將此攝影機與人群計數器結合使用，可以實現在大範圍內統計大量人群的顯著優勢。