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[導讀]人員在佩戴口罩、安全帽后,實現人臉快速識別并同步檢測體溫,成為一項全新的技術成果。戴口罩進行人臉識別的技術難點在哪里?現有成果如何提供“一手抓防疫、一手抓生產”的解決方案?未來該技術還有怎樣的應用空間?3月6日,記者采訪了相關科研人員。

全員口罩 身份識別面臨新挑戰(zhàn)

“滴,體溫數據正常!”復工后,在四川成都青白江區(qū),肩負成都地鐵隧道管片生產重任的中鐵八局橋梁公司的復工人員,正在車間門口掃碼企業(yè)自主研發(fā)的“每日疫情統(tǒng)計小程序”,實現人員疫情防控信息實時跟蹤。進入復工高峰期以來,借助云平臺、大數據及物聯網系統(tǒng)等,施工人員體溫門禁系統(tǒng)、渣土車遠程管理、人員無線定位、視頻監(jiān)控等諸多“黑科技”正有力促進“一手抓防疫、一手抓生產”的有序推進。

“疫情發(fā)生后,復工現場的管理也出現諸多新的技術需求,在戴口罩、安全帽的情況下,如何實現入場人員準確識別,就是復工管理的一個重點方向?!敝袊需F科研院技術中心智慧工地聯合實驗室研發(fā)人員趙陽說,按照安全生產要求,過去施工工地已經使用的“智慧工地平臺系統(tǒng)”,其中一個重要功能就是對進入工地人員進行身份識別,“但疫情下,戴上口罩、安全帽,還要測體溫,成為新技術挑戰(zhàn)?!?

這項技術難點在哪兒?原來的人臉識別算法,是根據面部特征關鍵點來進行識別的,算法納入的關鍵點越多,識別的結果也就越精確。但佩戴口罩后,可供識別的“關鍵點”大幅減少?!氨亲右韵碌拿娌刻卣鞅谎谏w,面部特征關鍵點減少,機器之前學習的特征判別能力隨之降低?!壁w陽說,口罩會使原有的人臉識別算法模型失效,使機器無法識別當前的人。同時,口罩類型較多且遮擋程度不一,也提升了難度。

“針對人臉識別的新需求,如果對已有的智慧工地平臺進行大范圍硬件更改,一方面增加設備、提高成本,另一方面改造周期較長,難以滿足復工復產要求?!壁w陽說,該研發(fā)團隊通過加強軟件算法、升級系統(tǒng)平臺,提出了解決方案。

聚焦眼部 優(yōu)化注意力算法模型

“人臉識別一般分為兩個步驟,一是人臉檢測,二是人臉配對?!壁w陽說,識別的流程是,人臉機先從視頻圖像中找出人臉,然后通過人臉上的眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等面部的特征,經過一定算法,在人員數據庫識別出對應的人。

記者在識別后臺管理系統(tǒng)看到,系統(tǒng)的“人員管理”一欄,已經錄入了該單位所有工作人員的姓名、部門、工號、電話等基本信息,以及相對應的個人高清照片。當戴著口罩的員工進入辦公樓刷臉時,系統(tǒng)立刻將檢測出的人臉配對,鑒別出員工身份,同時語音報出測量的體溫,而在硬件方面,該設備僅在原有人臉識別的平板電腦上,新增了一個測溫頭。

戴口罩后如何提高識別通過率?前提就是盡可能地增加面部特征關鍵點?!爱斆娌繋缀跻话氡徽趽鹾螅娌刻卣麝P鍵點就主要集中在了眼睛和眉毛兩個部位。”趙陽說。

“我們從算法模型上突圍,采用眼部、眉毛等局部特征與整體人臉特征的融合,并結合注意力機制增強眼部特征,通過訓練眼部關鍵點的模型,來提升模型在口罩遮擋下的人臉識別率?!壁w陽說,在人臉遮擋環(huán)境下,可通過識別眼部關鍵點作為一種“注意力模型”,快速掃描全局圖像,獲得需要重點關注的目標區(qū)域眼部,并形成注意力焦點。“而后對眼部這一區(qū)域投入更多注意力資源,以獲取更多所需要關注目標的細節(jié)信息,而抑制其他無用信息。”

采用同樣的原理,在算法層面,針對基于人臉全局特征及局部特征相結合的方法,可優(yōu)化現有人臉識別算法模型,當人面部出現其他遮擋時,也同樣能夠精準鑒別?!叭绱靼踩边M入施工項目時,人臉識別依然有效,就是這么實現的。”趙陽說,當前通過大量訓練數據,戴口罩或戴安全帽人臉識別率可達到99.9%。

除了能夠精準識別出戴口罩的人,該實驗室人臉識別系統(tǒng)還特別增加了口罩與安全帽檢測和提示功能,以保障工程建設人員的安全?!斑@是與同類技術相比,我們技術成果的特色所在?!壁w陽說,當開啟口罩與安全帽檢測功能時,設備配有沒戴口罩自動語音提示;若沒戴安全帽,采集設備上則會出現“請佩戴安全帽!”提示。

“主要是升級了后臺的算法,其次是盡可能小地對硬件系統(tǒng)做了改進,最終實現了多項新功能的添加。”趙陽說。

信息增值 挖掘數據背后的價值

其實在疫情暴發(fā)前,面部遮擋障礙的人臉識別技術,已有不同程度應用。如在安防領域,大多數犯罪嫌疑人為了躲避“天眼”等監(jiān)控設備追蹤,往往會戴上帽子或口罩,這時候更精準化的人臉識別便可以幫助更好地破案。

“針對越來越多的不同識別情況,一些科研人員正從硬件上想辦法,通過添置硬件設備,增加新的功能?!壁w陽說,高精度識別也是對大數據的深入挖掘?!霸诋斍坝布夹g條件下,對現場采集的數據進一步挖掘,可以短時間內實現更多功能?!?

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