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| 本文作者： 张瑞 | 2019-07-19 22:31 | 专题：CCF-GAIR 2019 |
7月12日-7月14日，2019第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，得到了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。
7月14日下午，在「智慧城市·视觉智能」专场上，千视通联合创始人兼CTO胡大鹏博士进行了题为「智慧社区，无感通行」的演讲。
千视通提出了“AIoT场景融合战略”。胡大鹏介绍道，公司目前正专攻150°三维人脸识别技术，同时将Face-ID和Re-ID融合起来，打造“无感通行”的场景体验。
以下为胡大鹏博士的现场演讲内容，雷锋网作了不改变原意的编辑和整理：
非常感谢大会提供宝贵的机会在这里介绍千视通以及我们未来的产品方向。
今天主要给大家分享千视通以社区场景为例的一套AIoT端到端无感通行的解决方案。
千视通主要研发人员来自于香港应科院、上海交大、北美McMaster研究院，团队基于优秀的技术能力，在国内外计算机视觉领域有着丰富的经验，并在ECCV 2018 Wider Person Search等比赛中获得冠军。公司在AI的主攻方向为150°三维人脸识别和360°跨镜追踪两项技术的落地场景，简单来说就是把Face-ID和Re-ID融合在一起的各类算法应用。
关于三维人脸，2018年我们与股东川大智胜一起承接了国家“互联网+”和人工智能的创新发展工程项目：高精度三维人脸应用。我们的产品从前端到后端都有布局，提供软硬一体的AIoT解决方案。
为什么要研究三维人脸呢？
因为我们发现二维人脸虽然大规模的落地，但有很多问题未解决。
人脸识别正在城市的各个场景中广泛落地，他们普遍使用的是二维人脸技术，在使用过程中我们发现，在非约束条件下面临一些问题，例如大角度检测，用户在低头或侧面通过摄像头的时候，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，除非人工把它标注出来，否则很难拿到数据。因为平面成像的特性，用户必须严格遵守规定的正面角度瞄准摄像头才能采集。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。
我们做三维人脸项目时发现，现在比较厉害的人脸算法都是二维的。采集的图像如果是正脸准确度就很高，而在很多论文里，侧脸数据大于75°就没有测试结果了，在实际场景中常常检测失败。三维人脸识别技术，可以为用户快速建立三维模型，其高宽容度、高识别率和二维人脸相比提高了20-30%。千视通还致力于简化三维人脸采集设备，用一款体积很小的设备代替传统的大型机器，使人脸注册简便化，实现了低成本高精度的三维人脸采集。
三维人脸的应用优势：一是可以活体检测，防止他人用照片、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，大大提升了用户体验和通行效率；四是化妆前后差异的识别问题等。
有了这个技术可以实现什么？千视通提出“无感通行”的场景解决方案，基于左右各75°的150°大角度三维人脸技术，无需用户主动配合，在尽量减少用户干扰的情况下，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，提供360°跨镜头关联每个人的行踪轨迹，生成一人一档，从而提供“无感通行”的一系列应用。
具体什么是无感通行？在最近参加的系列论坛分享中我们提到过，千视通基于大角度三维人脸识别技术，在社区、园区、学校等场景，通过软硬一体化的解决方案，实现对特定场景的“无感”管理。让用户从无需主动配合到无需刻意调整角度，大大提升了用户体验和极端场景的识别准确度。
除此之外，千视通在全目标识别方向，主攻跨镜头提取的人、车、物等信息的关联应用，由多维信息画出的行踪轨迹，为“无感出入、无感考勤、无感追踪、无感布控”等功能提供了基础数据，在园区、社区、校园、机场、监狱等不同场景有广泛的应用空间。
无感通行有“全域覆盖、全程无感、全时布控、全局可见”的特点，有着非强制性、非接触性和便携性的优势。
我们今天以智慧社区为例，重点谈一谈该场景的无感通行的需求。主要从三个维度分析传统社区主要面临的问题：一是居民生活，二是管理效率，三是数据汇聚。
首先是居民生活，传统社区如果要做到智能化管理，就会要求住户通过刷卡等方式验证出入，但由于刷卡闸机“认卡不认人”，碰到双手提着东西的用户频繁拿卡，会造成众多不便。另外，如用户忘记带卡，则需门卫协助登记，影响了通行效率。卡片遗失或代刷卡的行为，会面临陌生人尾随的安全漏洞。而三维人脸识别门禁闸机就可以让住户安全无忧的畅通无阻，无感通行。
其次是物业的管理效率。在社区的数栋大楼中，保安通常只有1-2个人，一栋大楼可能面临的事故却很多，要做好周密的安保工作则人力成本过高。千视通的智慧社区方案可以解放人力，让机器做好防控和报警的工作。我们还可以用特定的AI算法解决消防隐患，比如火情检测预警、楼梯间杂物堆积检测等。千视通希望智慧社区能帮助住户更好的生活，提供更人性化的服务。如一位独居老人很多天没有出门，系统便自动将这类数据提交给物业，物业可以及时上门询问是否需要帮助。或院子里游玩的小孩不见了，系统可以第一时间定位他/她的位置。
第三方面是公安数据汇聚管理，辅助安防层面的人屋监管数据收集，对于流动人口频繁的出租屋社区，做到对每个入住业主都知根知底，杜绝可疑人员的入住。
以上无感通行功能的实现，除了提供一套AI算法和数据平台外，我们主要通过一系列三维人脸智能采集硬件去实现，如三维人脸门禁、三维人脸速通门和访客机，配套部署在社区各个出入口，支持5万人脸库和防活体攻击，如大型小区有更大底库需求，可以还可以提供人脸识别盒子。速通门从识别到打卡只需0.2秒，基于三维人脸技术的优秀表现，可达到99%通过率，以及极低的误识率。访客机可代替保安的人为登记环节，让访客更高效的自助登记进入。并且，访客系统与通行系统权限打通，完成登记后即可在规定的区域像住户一样享受畅行无阻体验。此外，我们还提供一款App，可让住户通过手机操作实现门卡管理、远程开门、周边商家活动查询等便民功能，为物业管理提供手机查看监控点位、后台数据等物业管理功能。
150°三维人脸识别和360°跨镜追踪联合，实现全目标的精细化管理
在实际场景需求的沟通中，我们发现单独使用人脸识别技术可解决的问题较为有限。因此多年以来，千视通主攻150°三维人脸识别和360°Re-ID跨镜追踪的关联技术，这里应用到的算法，并不是简单的将它们叠加。
除了人员管理外，利用机动车和非机动车的结构化技术，我们可以实现对社区内的车辆管理，解决如车辆违停及电动车丢失等问题。
社区管理是城市管理的末端，是智慧城市管理的最后一公里。
通过多维数据融合，我们得以协助基础信息化建设，知道人口的组成信息、人口流动信息，识别长期未出现、未登记的人，以及已登记但身份是假的人。做安防应用时，很多时候要看范围里的宏观群体，检测其中发生的异常事件，这样就能提前预警。
千视通用一体化的思路部署端到端的全套方案，前端由众多AI算法移植的智能硬件采集设备，后台有数据分析系统把检测到的信息变成符号，在应用层里提取符号去组成解决问题的各类应用。
“智慧社区，无感通行”从核心三维人脸及Re-ID技术出发，结合人、车、骑行的全目标结构化技术，围绕场景需求打造。千视通一直坚持用人工智能技术让城市变得更加安全、便捷和智慧，这是我们在安防之外，落地场景的重要战略。雷锋网雷锋网雷锋网
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