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四大股东加持,千视通又杀入智慧社区

本文作者:张瑞 2019-07-26 15:23
导语:千视通又杀到了智慧社区领域,旗帜鲜明的亮出了自己“AIoT场景融合战略”,并主打“无感通行”解决方案。

四大股东加持,千视通又杀入智慧社区

先后获得川大智胜、佳都科技、明略数据、比特大陆四大股东加持,2011年就开始研究视频结构化技术,千视通显然成为AI初创公司中的翘楚。

早年,基于全目标结构化的视频感知智能,主攻行人、车脸的各类属性,千视通在公安、交通等领域,做出了不错的成绩。

今年,千视通又杀到了智慧社区领域,旗帜鲜明的亮出了自己“AIoT场景融合战略”,并主打“无感通行”解决方案。

将Re-ID和人脸Face-ID融合,并加入三维人脸识别,打造“一人一档”。千视通将最前沿的技术与场景融合,带到了社区这一领域。

Re-ID和Face-ID融合,打造无感通行

近年来,不少企业都开始进入智慧社区这个战场,大型安防厂商、通讯巨头、BAT,以及新兴的AI初创公司都涌入到这一赛道,再加上社区领域的传统企业,社区的智能化正成为各个企业AI落地的新着力点。

这一格局下,成立于2011年,在公安、交通等智能化方面颇有建树的千视通,也选择在今年正式进军社区领域,并提出了“无感通行”的场景解决方案。

“无感通行”是什么?

千视通联合创始人、CTO兼首席科学家胡大鹏博士解释道,千视通基于左右各75°的150°三维人脸技术,通过区域内的各个卡口、门禁、监控摄像头等人脸采集设备联动识别,360°跨镜头关联人的行踪轨迹,生成了“一人一档”,从而提供了“无感通行”的一系列应用。

简单来说,就是将人脸Face-ID、跨镜追踪Re-ID,以及三维人脸识别结合起来。

其中,Re-ID,又称跨镜追踪,是近年来计算机视觉领域的一个重点研究方向。

作为人脸识别技术的重要补充,其内核便是在不同视频中且无法获取清晰人脸特征信息前提下,机器通过穿着、发型、体态等信息将同一个人识别出来,增强数据的时空连接性。

那人形Re-ID和人脸Face-ID怎么融合应用呢?

行人经过某些地方的闸机、门禁、卡口等,摄像头会捕捉到他非常清晰的人脸和人形照片;而在捕捉不到高清人脸的地方,这时通过联合不同的系统,获取到行人的资料,根据底层的算法,将多个维度的信息和属性进行关联,属性越多,档案便建得越完善。

不过,值得一提的是,Re-ID的实现目前还不够成熟,其在确定人身份的唯一性上并没有人脸高。但相对人脸识别不可能在每一个摄像头都能看到清晰人脸,人形的捕捉则相对更多。

“千视通的思考,就是用摄像头将出现较多的人形和唯一性较高的人脸进行关联,从而提高识别准确度。Re-ID可以相当是胶水,将人能够连接起来。”胡大鹏说道。

三维人脸识别,打破二维人脸的约束

而为什么有了二维人脸识别,还要做三维人脸识别?

“在通过卡口拍摄人脸的场景中,我们发现很多人在低头玩手机,这就导致人脸无法清晰完整的被捕捉。很多知名厂家也都试过,但都没有办法。”

“这就是我们做三维人脸的初衷。”胡大鹏说道。

胡大鹏介绍道,二维人脸识别在非约束条件下面临很多问题,如大角度检测,用户在低头或侧面通过摄像头时,原本人脸识别的高准确率就会大幅下降,甚至直接检测不了。

并且,光线情况的变化也会直接导致算法不准,如侧光、逆光、暗光等情况,在室内外场景都非常普遍。

相对来说,三维人脸的应用优势:一是可以活体检测,防止用照片、头套等“假人脸”进行识别,适合对安全布控要求较高的区域使用;二是比较容易适应真实场景下的光线变化问题;三是不同的人脸角度基本都可以识别,提升了用户体验和通行效率;四是更好解决了化妆前后差异的识别问题等。

三维人脸识别采集的人脸的三维图像,相对二维人脸多一位深度数据,能整体复原人的头像。

胡大鹏介绍道,通过其目前打造的成像采集系统,能高逼真数字化还原真实人脸,脸部深度达到0.05毫米的精度。基于复原的头像,再用虚拟摄像头去调节光线和角度,就能生成更多仿真图片,对摄像头进行更好的训练。

不过,三维人脸目前对于非常小的人脸,精度提高还有待优化。

并且,基于摄像头的动态人脸识别上,采用三维人脸还并不成熟。通过闸机的配合式识别,相对应用更多。这也是千视通正在调整和优化的方面。

一人一档,落地智慧社区

有了跨镜追踪Re-ID和三维人脸识别,千视通又如何将其落地于社区领域?

“我们的解决方案分为四点,包括无感通行、一人一档、利旧建新、火情检测。”胡大鹏阐述了整体的方案。

如“一人一档”中,在系统的管理后台,会通过2D或3D地图,将检测到的所有人和事进行关联、重建,这样“一人一档”更加精细化,从而做到对人员行为的智能化管理。

例如黑名单报警,会对出现在摄像头中的黑名单人员进行报警,类似还有陌生人报警、围栏报警、未授权区域报警、访客超时报警、行人属性报警等。

除此之外,还能在保持原有设备的基础上,将设备绑定边缘计算盒子,实现智能前移到边缘端。

在火情监测方面,摄像头能做到比火灾自动报警设备更及时,一旦发现火苗、烟雾等,及时发出警报。

不过,社区的场景也很细分,外来人口的监测就是其中一个问题。

此前有业内人士提到这一问题时就谈到,外来人口检测时可能会牺牲一定的准确率,但能减少误报率,这样折衷处理,系统才能更好运行。

对此,胡大鹏的回答是,检测的“节点”很重要,千视通更依赖用更全的产品线部署社区。

“如果只靠摄像头是做不起来的,所以‘节点’很重要。单靠摄像头肯定会有漏检,所以我们还有闸机。这也是为什么,我们想尽可能多提供点配套给社区。”

而在社区场景中,要做的还不止这些,目前也还有很多问题正待解决。

一个是传统社区改造的问题,尤其是传统摄像头分辨率很低,这给分析和识别到来了很大困难。目前对于监控视频进行智能分析的过程中,需要保证前端的摄像头中采集或传输的视频是较为清晰的。

而很多社区中的摄像头视频压缩比很高,导致其中的人脸模糊,无法进行特征提取。

另外,就是跨摄像头中识别的问题。

跨镜追踪Re-ID的一个问题在于,单个摄像头无法捕捉到人的完整行迹。因而,Re-ID可能在绘制某段轨迹时,将两个不同的人错识为一人,造成跟踪错误。

而再在其他摄像头中捕捉到正确轨迹后,就需要截断之前关联的轨迹,重新进行关联和校正,这就涉及到校正轨迹的问题,对后台的训练能力考验很大。

智慧社区:市场还很大,处于零星的竞争

作为杀入智慧社区的新秀,那么千视通如何看待目前智慧社区领域的市场格局和竞争呢?

接触过不少进军智慧社区领域的大厂,胡大鹏表示,“并没有发生某个企业一下子要占领这个市场的状况。”

胡大鹏认为,目前很多大厂更倾向于提供一个AI平台。他们并不想直接去深入每个细分行业,而是想通过平台提供很多算法,与细分领域企业进行合作,将算法融合,依靠这些企业进入细分市场。

”以往大公司可能每一个行业都做,但他们逐渐发现这样很累。现在,他们反而站得高一些。”

相对于大厂商的大规模占领市场,胡大鹏更愿意用“零星的竞争”来形容目前的市场格局。

“目前的社区行业是从两个不同层面去赋能,一方面是大公司帮中小企业,去赋能;另一方面是中小企业深挖不同行业,去赋能行业。我见到整个生态大概是这样。”

未来3到5年,智慧社区领域的发展会是怎样呢?

“这个很难说,因为真的能做起来的话,规模还很大。”胡大鹏说道,“很多地产厂商,我们也有在接触,他们都有这些需求。他们想在建楼以外,增加一些AI的功能,让管理更容易。很多厂商都跃跃欲试,所以我相信未来的市场还很大。”雷锋网雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)

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